隨著物聯網與大數據技術的成熟，數據驅動的決策在環境永續與能源管理中扮演關鍵角色。本課程目標為建立學生的資料科學基礎，並深入探討其於環境監測與能源系統之應用。課程將系統性地教授 Python 程式設計（涵蓋 Pandas, NumPy, Scikit-learn 等核心函式庫），利用 Colaboratory Jupyter Notebooks 建構互動式協作環境。為確保理論與實務的緊密連結，本課程將深入剖析真實世界的場域案例，並特別以大學校園建築作為核心實作場域。透過解讀校園內長期累積的智慧電表數據與室內環境感測數據（如 CO₂ 濃度與溫度），學生將學習數據清洗、探索性分析、視覺化及機器學習建模。協助學生連結理論知識與實際應用，培養運用數據解決複雜環境與能源問題的核心能力。 

1. 本校尚無訂定 A+ 比例上限。
2. 本校採用等第制評定成績，學生成績評量辦法中的百分制分數區間與單科成績對照表僅供參考，授課教師可依等第定義調整分數區間。詳見學習評量專區 (連結)。