2019 BIG DATA 大數據人才培訓暑期營

課程介紹

透過短期的案例導覽,引領學生進入資料應用的領域。本課程將由資料應用的角度切入,以簡單的案例介紹,帶領學生進入資料應用的領域,再加上逐步的系統教學(分別有:SAS、R、Python、Azure )讓學員不會只停留在高遠的概念,而有實際操作的感覺。
本課程並非數學推演與演算法開發的相關課程,而是設計給未來有志從事資料應用領域的學生的入門課程,因此,本課程適合從未學習過資料分析系統,但需要有經驗者引領操作的學生而設計。
 
備註:本課程不包含Hadoop, Spark, NoSQL…等資料工程技術
備註:本課程不以介紹演算法為主,並不會涵蓋大量的演算法
 

適合對象

 沒有任何基礎,但想進入資料應用領域的各校師生
 ※備註:本課程學生不需要數學跟統計基礎
 

課程時間

                                 

 
期數 日期 時間 模組
第三期 7/13、7/14 AM 9:00~PM 4:00 Python SAS
第五期 7/20、7/21 R Azure

 

 ※ 同一期課程僅能擇一模組上課
※ 因配合教室時間安排,故需將每一期課程安排兩模組上課,請見諒!!

 

上課地點


上課地點:桃園縣中壢市中大路300號 國立中央大學管理學院二館4F 電算中心 
交通資訊:http://www.ncu.edu.tw/visitors/traffic
 
 

課程大綱

 
Python課程內容
Day1 Python簡介
  1. 環境建置
  2. 基本運算及資料型態、結構
  3. 條件判斷與迴圈
  4. 函數定義及使用
  5. 資料清理套件介紹:Numpy、Pandas
Python 網站爬蟲應用 –電影院票房範例
  1. 網站爬蟲觀念介紹
  2. 基本HTML、CSS語法
  3. 資料清理套件應用:Numpy
  4. 網站爬蟲套件介紹
  5. 資料探索套件應用:Matplotlib
Day2 Python監督式學習應用 – 定存是否續約 範例
  1. 資料前處理介紹
  2. 資料清理套件應用:Pandas
  3. 資料探索套件應用:Matplotlib、Seaborn
  4. 演算法介紹:SVM、KNN、Decision Tree
  5. 資料建模套件應用:scikit learn
  6. 模型成效衡量與模型選擇
 
SAS課程內容
Day1 超級籃球聯賽 – 資料來源與儲存 (R語言)
  1. R studio環境建置與新增專案
  2. 基本爬蟲觀念
  3. R爬取套件介紹: Rvest、Jsonlite
  4. 基本SQL資料庫介紹
超級籃球聯賽 – 尋找得分王 (SAS EG)
  1. SAS Enterprise Guide 介紹
  2. 資料探索與編表
  3. 統計分析:ANOVA
Day2 超級籃球聯賽 – 球員分群 (SAS EM)
  1. SAS Enterprise Miner介紹
  2. k-means演算法介紹
  3. 分群:按球員特長分群
超級籃球聯賽 – 球員表現報表 (Tableau)
  1. Tableau Desktop介紹
  2. Tableau連接資料庫
  3. Dashboard 製作: 球員現況報表
 
R課程內容
Day1 R基礎
  1. 基礎語法:了解資料的型態、基本運算符號、流程控制、讀取資料、安裝套件
  2. 視覺化:ggplot繪製資料
  3. 資料處理
購物籃分析 – 超商顧客消費 範例
  1. 關聯規則介紹
  2. 資料讀入、基本EDA
  3. 購物籃分析概念、模型建置
  4. 模型視覺化
迴歸分析 – 保費分析 範例
  1. 認識資料/資料預處理
  2. 分割訓練、測試資料集
  3. 模型初步建置
  4. 模型診斷、假設驗證
  5. 模型改善:逐步迴歸
  6. 預測
Day2 分類模型  信用違約 範例
  1. 資料視覺化
  2. 資料清理及分割
  3. 演算法介紹:SVM、Decision Tree、Logistic Regression
  4. 建立模型
  5. 模型驗證
  6. 模型評估及選擇
  7.  
 
 
 
Azure課程內容
Day1 鳶尾花分類預測
  1. Azure Machine Learning Studio帳號建置
  2. 資料分析建模流程
    • 資料匯入
    • 選擇模型
    • 模型訓練
    • 模型發佈
    • Excel與Azure雲端模型結合
是否定存續約預測模型
  1. 基本演算法介紹
    • Support Vector Machine
    • Logistic Regression
    • Random Forest
  2. 資料科學觀念
    • Overfitting
    • 超參數調整
  3. 模型評估
    • Accuracy
    • ROC Curve
    • Recall/Precision
Day2
收視率調查
  1. Power BI Desktop 介紹
  2. Power BI – Data Clean
    • Power Query 爬網路資料
    • Power Query 資料整理
  3. Power BI – Data Visualization
    • 各節目收視率比較
  • 詳細課程內容將已實際課程為主。


 
 

課程費用:

 
身分別 108/6/13 前報名繳費 108/6/13後報名繳費
中央大學學生 $500/期 $1000/期
聯盟學校學生 $900/期 $1800/期
非聯盟學校學生 $1800/期 $3600/期


聯盟學校:
【北部】德明財經科技大學、銘傳大學、中華大學、明志科技大學、致理科技大學、淡江大學、長庚大學、明新科技大學、國防大學
【中部】東海大學、亞洲大學、勤益科技大學、靜宜大學、雲林科技大學、逢甲大學
【南部】屏東大學、嘉義大學、南臺科技大學、義守大學、屏東科技大學
【東部】東華大學

 
 

報名截止日期:即日起至額滿

 

報名三步驟:

1.填寫報名表
方式(1)至線上報名做填寫:http://bit.ly/2JILoDz

方式(2)下載紙本報名表直接繳交ERP中心付款  
2. ERP中心收到報名資訊後,將以電子信件與您確認資訊,並提供繳費期限及流程。
3. ERP中心確認已收款,即會以電子信件發送報名成功通知。

 
 

入校停車費用:

參與本次課程之學員,若為騎乘機車者或駕駛汽車者需要入校停車者,請依下列步驟申請:
  • 1.在報名系統中,須填寫車號,以便中心辦理入校停車證事宜。
  • 2. 學員於第一天入校時,為車牌辨識。
  • 3. 第一天報到時,有申請入校停車證者,向課務助教領取入校停車證,並向課務助教繳交停車費用。離校時出示停車證即可。
  • 4. 停車費用為375元/月。
  • 5.有需要入校停車證的學員,請提前在報名系統中申請;若當天辦理停車費用,警衛室收費將按一般價格而非現在公告的優惠計算。
  • 6.逾時辨理停車證,恕不補辨。
 

暑期宿舍申請:

參與本次課程之學生,如有住宿需求可洽ERP中心專員
※外宿需自備物品:
   換洗衣物(請依個人住宿期間長短攜帶)
   盥洗用品(牙刷、牙膏、毛巾、洗面乳、洗髮沐浴用品等)
   宿舍不提供寢具,請自備枕頭、睡袋等寢具
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    課程洽詢:

  • 聯絡電話:(03)422-7151 ext.26261 FAX:(03)426-4250
  • E-MAIL: ncu_erp2@mgt.ncu.edu.tw  張小姐
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    注意事項:

  • 第一天上課統一領取「繳費收據」
  • 達成以下完訓標準,將頒予結業證書。
  •       I. 出席時數達課程70%
  •      II. 測驗成績達課堂標準
  • 本中心得保留修訂課程及未達最低開課人數時取修課程之權利 。
  • 若未達最低開課人數,將於2019/6/19當日公告於網站 。
  • 因故無法參與課程者,2019/6/19前提出申請退費,可辦理全額退費(扣除相關匯費);2019/6/22前提出退費申請,須扣除三分之一課程費用
  • 2019/6/22後提出申請,恕不受理。相關事宜請洽中心 。
  • 模組報名後,恕無法更換課程!
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