週次 |
日期 |
單元主題 |
第1週 |
2/26 |
課程介紹 |
第2週 |
3/05 |
Aggregation (聚合)
‐Excel 公式基礎 & 樞紐報表 |
第3週 |
3/12 |
Normal Distribution & Standard Deviation (常態分佈與標準差)
‐指定閱讀:Page, Chapter 5
‐Excel 進階函數
☆小考一 |
第4週 |
3/19 |
Power Law Distribution & Tipping Point (引爆點)
‐指定閱讀:Page, Chapter 6
‐Excel 資料處理 & 繪製圖表
☆作業一 |
第5週 |
3/26 |
Python 基礎語法 & 判斷式 |
第6週 |
4/02 |
春假停課 |
第7週 |
4/09 |
Python 資料結構 &統計學常用模組 Pandas |
第8週 |
4/16 |
Correlation, Linear Regression (相關與回歸分析)
‐指定閱讀:Page, Chapter 7
‐指定閱讀:Haslwanter, Chapter11
☆小考二
☆作業二 |
第9週 |
4/23 |
Python統計學常用模組教學 (一)
‐Python Scipy模組 & Python資料科學應用專題 |
第10週 |
4/30 |
Python統計學常用模組教學 (二)
‐Python 資料視覺化模組Matplotlib & Seaborn |
第11週 |
5/07 |
Logistic Regression, Bayesian, Decision Tree (分類模型)
‐指定閱讀:Page, Chapter 7
‐指定閱讀:Haslwanter, Chapter 13 |
第12週 |
5/14 |
Entropy: Modeling Uncertainty (訊息熵與不確定性)
‐指定閱讀:Page, Chapter 12
☆作業三
☆小考三 |
第13週 |
5/21 |
Markov Process (馬爾可夫宿命論)
‐指定閱讀:Page, Chapter 17
‐指定閱讀:Haslwanter, Chapter 14 |
第14週 |
5/28 |
Broadcast, Diffusion, Contagion (傳播公式)
‐Page, Chapter 11
☆小考四 |
第15週 |
6/04 |
Intro to Machine Learning (機器學習基礎一) |
第16週 |
6/11 |
Intro to Machine Learning (機器學習基礎二) |
第17週 |
6/18 |
期末專題報告討論 (由學生與授課教師另約時間) |
第18週 |
6/25 |
期末專題報告 |