課程目標:

1. 認識數位學習平台及學習歷程資料庫
2. 了解資料探勘的基礎概念
3. 熟悉機器學習分析工具操作

課程內容:

1. 課程概述
2. 資料庫設計及建置
3. SQL基本語法
4. SQL進階語法
5. 資料庫正規化
6. R語言介紹
7. R語言與統計分析
8. R語言視覺化分析
9. R語言與文字分析
10. 機器學習與資料探勘
11. 決策樹分類法
12. 貝氏分類法
13. SVM分類法
14. DBSCAN分群法
15. 時間序列分析
16. 行動學習及其學習軌跡分析
17. 新興科技下之學習歷程收集及分析
18. 期末考或小組報告

教學方式:

1. 理論講述與討論(40%)
2.個案分析與作品賞析(20%)
3.行動實作與報告(40%)

評量方式:

1. 個人作業(50%)
2. 小組作業(30%)
3. 上課參與(20%)

參考書目:

Introduction to Data Mining, 2nd ed.
Pang-Ning Tan, Michigan State University,
Michael Steinbach, University of Minnesota
Vipin Kumar, University of Minnesota
Published by Pearson
Copyright c 2019
Published Date: Jan 1, 2018

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以下為2021/9/8公告
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因應CDC延長二級警戒之指引,以及避免同學中秋連假往返之風險

本課程第一週將以視訊方式介紹上課內容以及相關軟體環境介紹


請同學以瀏覽器加入視訊網址

https://nthu-meeting.webex.com/nthu-meeting-tc/j.php?MTID=md98f20c634882109963143d6d25b242e

或是

https://tinyurl.com/28kf79r5


也可以下載 Webex 視訊會議軟體 https://www.webex.com/downloads.html

輸入會議號 : 2644 488 6745

第二週以後視疫情變化,另行公告