本課程與系所培養學生能力指標關聯度：
核心能力	能力指標	高度關聯	中度關聯	低度關聯
資訊系統、晶片與整合電之專業知識。	具備資訊系統結構化程式設計的能力。		✔
專題研究策劃與執行能力。	具備設計實驗，及分析解釋專題結果之能力。		✔
專題研究策劃與執行能力。	具有執行實驗，以及分析與解釋數據的能力。	✔
資訊工程專業論文撰寫能力。	具備資訊工程專業論文閱讀能力。		✔
資訊工程專業論文撰寫能力。	具備專業簡報之能力。	✔

本課程培養學生下列知識：

本課程使學生瞭解大數據分析的各種相關技術及其應用，培養學生建立巨量資料處理分析的能力。本課程之教學目標為： 1.瞭解大數據處理工具使用 2.熟悉資料表示型態 3.瞭解抽取與轉換資料 4.瞭解資料建模 5.熟悉資料推論與預測 6.瞭解資料圖表產生 The purpose of this course is the learning of the big data processing skill and applications. The subjects covered include the following: 1. Learning big data processing tools. 2. Familiarity with the representation of information 3. Learning data extraction and conversion 4. Learning data modeling 5. Familiarity with the data inference and prediction 6. Learn to generate data charts

每週授課主題

第01週：大數據探勘觀念 第02週：如何蒐集數據 第03週：大數據探勘工具 第04週：See 5 軟體簡介與操作 第05週：See 5 大數據探勘範例 第06週：Weka軟體簡介 第07週：Weka軟體操作 第08週：Weka大數據探勘範例1 第09週：Weka大數據探勘範例2 第10週：See 5軟體操作 第11週：R軟體操作 第12週：R大數據探勘範例1 第13週：R大數據探勘範例2 第14週：SPSS Clementine簡介 第15週：SPSS Clementine操作 第16週：SPSS Clementine大數據探勘範例1 第17週：SPSS Clementine大數據探勘範例2 第18週：期末報告與展示

成績及評量方式

口頭報告：30% 平時作業及出席：40% 期末報告：30%

證照、國家考試及競賽關係

本課程無證照、國家考試及競賽資料。

主要教材

1.投影片(iLMS數位學習系統) 2.資料挖礦與大數據分析簡禎富, 許嘉裕前程文化97898657742572014初版(教科書)

參考資料

本課程無參考資料!

建議先修課程

本課程無建議先修課程

教師資料

教師網頁：http://www.cyut.edu.tw/~schong/ E-Mail： schong@cyut.edu.tw Office Hour： 星期一,第3~4節,地點:E-726; 星期四,第3~4節,地點:E-726; 分機:7801