|
課程名稱 |
Python程式設計與實務應用
Python – Programing and Applications |
|
開課學期 |
113-2 |
|
授課對象 |
學程 健康大數據學分學程 |
|
授課教師 |
張佑成 |
|
課號 |
IMPS7007 |
|
課程識別碼 |
H41 M0090 |
|
班次 |
|
|
學分 |
3.0 |
|
全/半年 |
半年 |
|
必/選修 |
必修 |
|
上課時間 |
星期五7,8,9(14:20~17:20) |
|
上課地點 |
|
|
備註 |
遠距課程。統計學程不分領域選修課程。
限本系所學生(含輔系、雙修生)
總人數上限：30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 |
Python 語言由於簡單易學、又具備了開源的特性，在學術界的各個領域裡都被廣泛的運用。本課程將從基本的程式環境與語法開始，指導學生如何利用串列、迴圈、條件運算式等基礎語法的概念。在本課程後半段，將會介紹如何應用 Python，解決不同領域的問題。
本課程的最後，同學們將挑選一個題目進行期末專案報告（個人或分組），從介紹自己遇到並想解決的問題開始，接著分享如何透過 Python 解決，最後將結果透過各種視覺化的方式呈現。
本課程的?容主要分?以下兩個部分：
1. Python 基本語法，包含變數、資料型別、流程控制、以及第三方模組使用
2. Python 的應用，包含自動化、數據分析、網頁爬蟲、以及 AI 機器學習
本課程的進行方式：
1. 本課程採用非同步線上的方式進行，在接下來的每一週，課程?容將以多個預錄影片的形式放在 NTU COOL 平台上，各位同學可以依照自己的進度學習，在正常的情況下，每一周的影片會在周五下午發佈
2. 在看完影片之後，會有作業需要完成
3. 若有任何疑問，歡迎同學在 NTU COOL 上的討論區發問，或是利用課後輔導時間詢問
本課程詳細的課綱請參考以下 Notion 頁面：https://functional-fenugreek-cd1.notion.site/111-2-Python-29260c53cd1b47fbb85cacf03136a908
加簽方式：
- 初選僅限統計學程學員
- 本學期課程採用的加選方式為第二類：教師發給「加選授權碼」，自行管控學生修課資格及人數，學生再依教師發給之授權碼上網加選。
- 預計會開放 20 個「加簽碼」的名額
- 另外視情況開放「特殊加簽」的名額 ( 不特定人數 ) |
|
課程目標 |
- 學會 Python 基礎語法
- 學會什?是資料結構以及其應用
- 使用 Python 自動化工作流程
- 使用 Python 做資料分析
- 使用 Python 截取網頁資料 |
|
課程要求 |
|
|
預期每週課前或/與課後學習時數 |
|
|
Office Hours |
|
|
指定閱讀 |
|
|
參考書目 |
Haslwanter, Thomas. 2016. An Introduction to Statistics with Python: With Applications in Life Sciences. Springer. |
|
評量方式
(僅供參考) |
- 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)。
|