課程資訊
課程名稱
資料科學之計算方法與工具
Computational Methods and Tools for Data Science 
開課學期
105-1 
授課對象
理學院  數學系  
授課教師
王偉仲 
課號
MATH5024 
課程識別碼
221 U6820 
班次
 
學分
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期四8,9,10(15:30~18:20) 
上課地點
天數302 
備註
總人數上限:40人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1051datasci 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
本課程尚未建立核心能力關連
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

如果在一學期後,可以做出下列的成果,你會興奮嗎?如果會,歡迎來修這門課!

- 利用空氣盒子偵測 PM2.5空氣與環境品質,進行環境巨量資料時空分布與特徵推估;並利用空拍機製作建物三維模型,結合時空分析結果,建立三維動態視覺化展示。

- 結合時頻分析與 GPU 高速計算,做出生理訊號的的即時分析軟體,協助麻醉醫師在手術中給藥。

- 結合矩陣計算、統計方法與高速計算,開發新型的巨量資料分析與機器學習核心工具,並應用到基因分析、新型生機材料設計,影像處理等實際問題。

- 以優化矩陣運算輔助之「矩陣視覺化」,對生物醫學相關資料,進行探索式資料分析 (矩陣視覺化、叢聚分析、探索式資料分析、最佳排序)

- 結合幾何與智慧手機,做出三維動作即時感測與建模的 APP,協助進行復健或運動姿勢訓練。

- 結合深度學習與 GPU 高速計算,做出 X 光影像與臨床文字報告的分析軟體,協助醫師診斷。

為協助同學完成這些計畫,我們課堂中會講授以下主題:Statistical/machine learning, Monte Carlo for high-dimensional Integral, Geometry of Lie group, Time-frequency analysis, Time-space analysis, Exploratory data analysis, Data visualization, Singular value decomposition, Principal component analysis, Non-negative matrix factorization, Design thinking. 

課程目標
本課程希望協助修課同學利用 AAA+D 的方式,完成小組計畫,實踐夢想。這裡的 AAA 分別是 Application, Algorithm, Architecture;而 D 是 Design Thinking。 小組成員針對科學、健康照護、工程等應用領域問題 (Application),設計出立基於數學、統計、計算的演算法 (Algorithm),然後在先進的電腦架構 (Architecture) 下實作程式。小組計畫的形塑,則以設計思考 (Design Thinking) 的思維方式發想、規劃與實踐。

AAA+D 的面向很廣,因此需要同學以小組的方式共同學習,歡迎同學組隊修課。我們希望小組中有不同背景、興趣與個性的成員,也希望同學的興趣不論是偏向數學或統計的理論、計算方法的設計、電腦軟體的實作、新應用的發想與實踐、或是計劃進行的管理等,都可以找到在這門課裡想要扮演的角色,再透過與人合作的方式,共同完成目標。另一方面,我們希望培養同學具備以開放心胸多方學習的習慣,獲得更寬廣知識與視野,並在某些主題能有深入的理解與鑽研,成為具有廣度與深度的 T 型人才。同樣重要的是,我們希望同學能夠不怕失敗,勇敢的多方嘗試新想法,在過程中學習與進步。不僅能體會使用者的需求,檢視自己的思維方式,也能培養實踐的能力,最終能做出改變社會的成果或想法。 
課程要求
有熱情,有夢想。願意動手做,願意主動學習,願意與人合作。最好在某些專業領域有一定的背景。 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
另約時間 
參考書目
課堂中提供。 
指定閱讀
課堂中提供。 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
小組計畫 Milestone 1 (規劃) 
10% 
 
2. 
小組計畫 Milestone 2 (提案) 
20% 
 
3. 
小組計畫 Milestone 3 (期中報告) 
30% 
 
4. 
小組計畫 Milestone 4 (期末報告) 
40% 
 
 
課程進度
週次
日期
單元主題