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課程名稱 |
用 Python與Excel 學習統計模型思維
Learning Statistical Model Thinking Using Python and Excel |
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開課學期 |
113-1 |
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授課對象 |
學程 健康大數據學分學程 |
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授課教師 |
張佑成 |
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課號 |
GenEdu5012 |
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課程識別碼 |
H02 50090 |
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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 |
星期五7,8,9(14:20~17:20) |
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上課地點 |
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備註 |
限非電資學院學生選修。自備筆電。非同步遠距教學。大數據學程「程式資訊應用」領域選修。兼通識A6*。
總人數上限：150人 |
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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 |
現今生活環境，從政府、社會、經濟、產業、企業、投資等領域，時時刻刻都充滿著大量複雜、而且多元的數據資料。如何能夠將資料從簡單的描述整理到深入的推論分析，以獲得有價值的資訊或洞見，以進行有效的決策，是人人必備的技能。
若要像學者一樣的嚴肅針對問題進行研究，必須把思考給正規化，而統計學這門學科的許多理論模型，正好提供了許多能夠幫助人正規化思考的工具，進而理解並且應對這個複雜的世界。
本課程著重在賦予學員統計學模型以及背後的概念，以及如何運用模型思考並解決問題，數學以及計算將透過 Python 程式語言以及 Excel 應用程式這兩個業界最普及的工具實作。
這門課的詳細内容請參考此 Notion 頁面：https://www.notion.so/NTU-Python-Excel-f86f2d3a97d940c2ae6660d354060df7
*備注：113-1 欲加簽本課程的同學，由於本課程已經額滿，因此不再開放任何加簽，抱歉造成各位的不便！
這門課的 NTU COOL 連結：
https://cool.ntu.edu.tw/courses/42393 |
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課程目標 |
1.學員能具備運用統計模型思考並解決問題
2.學員具備運用 Excel 應用程式快速驗證想法的能力
3.學員具備撰寫 Python 程式語言解決問題的能力 |
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課程要求 |
待補 |
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預期每週課前或/與課後學習時數 |
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Office Hours |
備註： |
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指定閱讀 |
待補 |
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參考書目 |
1.Page, Scott E. 2018. The Model Thinker: What You Need to Know to Make Data Work for You. New York: Basic Books.
2.Haslwanter, Thomas. 2016. An Introduction to Statistics with Python: With Applications in Life Sciences. Springer. |
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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. |
問答題 |
30% |
與理論模型相關的問答題，會包含小組討論 |
2. |
程式題 |
30% |
與 Excel 和 Python 相關的程式設計題 |
3. |
期末專題 |
40% |
本課程會要求學員用在課堂上學會的技能和知識實作一個期末專題 |
- 本校建議 A+ 比例上限為 20% ，非強制規定，授課教師可依課程要求調整，建議必修課程參考。
- 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)。
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