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課程名稱 |
大數據理論及實務應用
Big Data Applications and Theories |
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開課學期 |
108-2 |
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授課對象 |
理學院 數學系 |
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授課教師 |
林大溢 |
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課號 |
MATH5037 |
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課程識別碼 |
221 U6940 |
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班次 |
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學分 |
3.0 |
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全/半年 |
半年 |
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必/選修 |
選修 |
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上課時間 |
星期三2,3,4(9:10~12:10) |
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上課地點 |
天數102 |
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備註 |
限本系所學生(含輔系、雙修生)
總人數上限：60人 |
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Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1082MATH5037_ |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
本課程尚未建立核心能力關連 |
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課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
這個世紀, 當我們生活在大數據資料時代，身為台大學生當然需要且必要知道，不論文字、數字、照片、視訊、音訊、座標、時間、速度、網際網路、行動網路等交織成的數位大數據資料空間，我們可以做什麼？我們應該了解什麼？Big Data, Cybersecurity, and Fintech是我們這門大數據導論的入門介紹目標。 |
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課程目標 |
"修完此門課的同學將能夠：
1. 舉出真實世界中大數據的實例和描述大數據的三個關鍵資料來源
2. 運用Google big data tools 發現問題，找出可能的線索與預測
3. 解釋大數據的6V
4. 了解大數據分析的標準五步驟的使用方法
5. 辨別問題是大數據類型或不是？
6. 明瞭大數據計算機模型與程式語言架構：scalable big data analysis.
7. Big Data 應用實例：cyber security, Face recognition, infection forecast, pest control, Coronavirus, car insurance, Taiwan Line sticker, social media |
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課程要求 |
"準時出席不缺課
完成指定閱讀
期中與期末上台報告
同學如果做不到, 請勿選此門課程" |
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
備註： 前一週預約 下一週的Wednesday 12:30-13:20 |
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指定閱讀 |
1.The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web
2.Big Data Analytics in Cyber Security: Network Traffic and Attacks
3.Cloud Based Big Data Analytics Framework for Face Recognition in Social Networks Using Machine Learning
4.Social media big data analytics: A survey
5.Big data analytics for investigating Taiwan Line sticker social media marketing
6.Infection forecasts powered by big data |
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參考書目 |
1.Using Big Data to Discriminate Charged Price in the Car Insurance Industry: Evidence from United States
2.A Survey on Forewarning System for Pest Control
3.Tracking the spread of novel coronavirus (2019-nCoV) based on big data
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評量方式
(僅供參考) |
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No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
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1. |
期中簡報及上台報告 |
35% |
1.每位學生須email一份powerpoint
2.同學上台報告 |
2. |
期末簡報及上台報告 |
45% |
1.每位學生須email一份powerpoint
2.同學上台報告 |
3. |
期末報告及課堂表現 |
20% |
1.每位學生須email一份term report in word format 2.課堂提問及參與課程Facebook社群討論 |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
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第1週 |
3/04 |
course briefing |
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第2週 |
3/11 |
What Launched the Big Data Era?
What Makes Big Data Valuable?
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第3週 |
3/18 |
Five P's of Data Science
Building a Big Data Strategy
Case:New York parking |
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第4週 |
3/25 移到4/15 |
停一次課, 因為系上通知疫情警示, 之後課程改成遠距視訊教學, 平台將使用Google Meet |
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第5週 |
4/01 |
Steps in the Data Science Process: Acquiring, Exploring, Preprocessing, Analysis, Communicating results, turning insights into action
Machine generates data
Case:Data presentation |
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第6週 |
4/08 |
Organization generates data
People generates data
Case:Drone application |
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第7週 |
4/15 |
Introduction to Cyber security
Three ways of online attacks
自主學習週(補3/25課) |
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第8週 |
4/22 |
期中報告: 第一批14位同學遠距報告並自行錄影上傳Facebook封閉式課程群組 |
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第9週 |
4/29 |
期中報告: 第二批13位同學遠距報告並自行錄影上傳Facebook封閉式課程群組 |
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第10週 |
5/06 |
Big Data ：Data integration, Strategy, Value capture, Ask the right questions |
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第11週 |
5/13 |
Big Data and coronavirus |
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第12週 |
5/20 |
Big Data : medicine, disease and pest control |
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第13週 |
5/27 |
Big Data and Insurance |
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第14週 |
6/03 |
Big Data and Social media |
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第15週 |
6/10 停課 |
參加 經濟部會議 |
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第16週 |
6/17 |
期末上台報告 |
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第17週 |
6/24 補6/10時數 |
期末上台報告 |
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