課程資訊
課程名稱
精準健康拓析統計方法
The Methods for Precision Health Data Analytics and Statistics 
開課學期
112-2 
授課對象
公共衛生學院  健康數據拓析統計研究所  
授課教師
盧子彬 
課號
HDAS7005 
課程識別碼
855 M0050 
班次
 
學分
2.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期一3,4(10:20~12:10) 
上課地點
公衛210 
備註
拓析統計進階課程。與蕭朱杏、王彥雯合授
限碩士班以上
總人數上限:20人 
 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
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

隨著生醫領域科技的快速進步,健康資料數量累積速度大幅增加,結構化的資料其資料量與樣本數遠超過以往的數值,非結構化的資料亦被廣泛加入研究與應用標的。面對這些新型態的資料,如何有效率的利用不同的演算法及拓析方法進行解構及推論已成為當下亟待解決的問題,本課程將針對健康數據領域內較常出現的各式資料型態以及相關的研究範例進行講授,除課堂教師之外,亦將邀請產官學界在此領域上學有專精的專家給予範例演講,目標為令學生能夠大量接觸不同的健康資料型態,以及了解其初步的分析方法。

With the rapid advancements in biomedical technology, the accumulation speed of health data substantially increases. The sample size and data size of structured data are getting much larger than that can be obtained in the past years, and non-structured data has become a major research focus recently. Facing those new data types, how to efficiently use algorithms and analytical methods to dissect them has become an emerging challenge. In this course, we will focus on the data types popular in the researches of health data and provide examples to show their applications in the real world. In addition to course instructors, we will invite experienced professionals to give talks. In conclusion, the major goal of this course is to provide the access of new data types in researches of health data and to make students understand the basic concepts of their analytical methods. 

課程目標
本課程之主要目標如下:
1. 提供學生接觸新型態的健康資料
2. 提供學生了解新型態健康資料的拓析方法
3. 提供學生新型態健康資料的應用範例

The major goals of this course can be summarized into the followings:
1. Providing the access of new health data for students
2. Providing the analytical methods of new health data for students
3. Providing the real examples and applications of new health data 
課程要求
統計學,程式語言撰寫
Statistics, programming language development 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
另約時間 
指定閱讀
 
參考書目
Practical Natural Language Processing, O’Reilly, 2020
Text mining in practice with R, Wiley, 2017 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
課堂參與 
20% 
 
2. 
課堂作業 
30% 
 
3. 
期中報告 
25% 
 
4. 
期末報告 
25% 
 
 
針對學生困難提供學生調整方式
 
上課形式
以錄音輔助, 提供學生彈性出席課程方式
作業繳交方式
考試形式
其他
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
2/19  課程介紹  
第2週
2/26  結構化資料 – 基因資料在個人化精準健康之應用 (I)
Structured data – applications of genetic data in personalized precision health (I)
(蕭朱杏老師) 
第3週
3/4  結構化資料 – 基因資料在個人化精準健康之應用 (II)
Structured data – applications of genetic data in personalized precision health (II)
(蕭朱杏老師) 
第4週
3/11  結構化資料 – 基因資料在個人化精準健康之應用 (III)
Structured data – applications of genetic data in personalized precision health (III)
(蕭朱杏老師) 
第5週
3/18  結構化資料 – 數位資料的分析與應用 (I)
Structured data – analyses and applications of digital data (I)
(蕭朱杏老師) 
第6週
3/25  結構化資料 – 數位資料的分析與應用 (II)
Structured data – analyses and applications of digital data (II)
(蕭朱杏老師) 
第7週
4/1  結構化資料 – 大型健康數據資料庫 (I)
Structured data – large-scale databanks of health data
(褚侯維 博士) 
第8週
4/8  結構化資料 – 大型健康數據資料庫 (II)
Structured data – large-scale databanks of health data (II)
 
第9週
4/15  期中報告
Midterm report
(蕭朱杏老師) 
第10週
4/22  非結構化資料 – 文字探勘 (I)
Unstructured data – text mining (I)
(王彥雯老師) 
第11週
4/29  非結構化資料 – 文字探勘 (II)
Unstructured data – text mining (II)
(王彥雯老師) 
第12週
5/6  專題演講 (I) – 人工智慧的應用
Special lecture (I) – Applications of artificial intelligence
(林彥鋒醫師) 
第13週
5/13  大型資料分析時的伺服器應用
Applications of analytical servers in large-scale data
(李建樂教授) 
第14週
5/20  專題演講 (II) – 語音分析
Special lecture (II) – Speech analysis
(曹昱博士) 
第15週
5/27  專題演講 (III) – 圖像分析
Special lecture (III) – image analysis
(廖偉智醫師) 
第16週
6/3  期末報告
Final report