檔案產生時間：2022/3/4 下午 08:02:42
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一、課程基本資料 Course Information
科目名稱 Course Title： (中文)雲端運算服務 (英文)CLOUD COMPUTING SERVICE_		開課學期 Semester：110學年度第2學期 開課班級 Class：巨資二Ａ
授課教師 Instructor：蔡芸琤 TSAI, YUN-CHENG
科目代碼 Course Code：BDM21301	單全學期 Semester/Year：單			分組組別 Section：
人數限制 Class Size：70	必選修別 Required/Elective：選			學分數 Credit(s)：3
星期節次 Day/Session： 一34E	前次異動時間 Time Last Edited：111年01月05日16時30分
巨量資料管理學院基本能力指標 Basic Ability Index
編號 Code 指標名稱 Basic Ability Index 本科目對應之指標 Correspondent Index 達成該項基本能力之考評方式 Methods Of Evaluating This Ability 1 商學、管理與統計基礎能力 Basic abilities of business, management and statistics     2 邏輯思考與解決問題能力 Abilities to think logically and to resolve problems ● 》實作(含分組演練/合作等) 3 資料分析與實務應用能力 Integration ability on data analysis and practical application ● 》實作(含分組演練/合作等) 》資料蒐集與分析 4 溝通與表達能力 Communication and self-expression abilities     5 資訊科技應用能力 Applied information technology ability ● 》實作(含分組演練/合作等) 6 程式演算能力 Programming abilities     7 跨領域整合創新能力 Interdisciplinary innovation abilities.     8 巨量資料處理與應用能力 Abilities to analyze big data and develop its applications. ● 》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式) 》實作(含分組演練/合作等) 》資料蒐集與分析
二、指定教科書及參考資料 Textbooks and Reference (請修課同學遵守智慧財產權，不得非法影印)
●指定教科書 Required Texts 無指定教科書，以 AWS 線上教材為主 ●參考書資料暨網路資源 Reference Books and Online Resources https://aws.amazon.com/tw/big-data/datalakes-and-analytics/ 以 AWS 線上教材為主
三、教學目標 Objectives
大數據只是數據的一種形式。大數據與傳統數據最大的差異在於資料量，資料量遠大於傳統數據，因此以「大數據」一詞來敘述並區分兩者的不同。若以量化表示，大數據特指在一天內可生成1TB以上資料量的數據，等同於128個8G隨身碟。也因為資料量大，無法以傳統的方式儲存處理，因此衍生出大數據這一新興科學。而分析大數據的步驟其實與處理傳統數據相同，只是使用的工具有所差異。因大數據具備了以下四種特性，統稱為4V (Volume大、Variety雜、Velocity快、Veracity真)。本課程內容將針對這四種特性來介紹適合的工具，及操作模式。透過專題來整合大數據雲端服務，實作出可應用於產業的專題。
Big data is just one form of data. The most significant difference between big data and traditional data is the amount of data. The amount of data is much more considerable than traditional data. Therefore, the term "big data" uses to describe and distinguish the difference between the two. If quantified, big data refers to data that can generate more than 1TB of data in one day, which is equivalent to 128 8G flash drives. Because of the large amount of data, which cannot be stored and processed traditionally, big data has emerged as an emerging science. The steps for analyzing big data are the same as for traditional data, but with different tools. Because big data has the following four characteristics, collectively referred to as 4V (Volume Big, Variety Miscellaneous, Velocity Fast, Veracity True). This course will introduce suitable tools and operation modes for these four characteristics.
四、課程內容 Course Description
●整體敘述 Overall Description 大數據分析的四個步驟：取得資料、儲存資料、運算資料、視覺化資料。針對此四步驟，本課程依序介紹AWS平台上相關的工具使用方式。將AWS解決方案融入大數據生態系統。選擇適當的AWS資料儲存體選項。定義資料倉儲和單欄式資料庫概念。
●分週敘述 Weekly Schedule 週次 Wk 日期 Date 課程內容 Content 備註 Note 1 2/21 課程進行方式說明，AWS Educate 帳號註冊教學，線上課程資源使用教學。  　 2 2/28 開始上手 AWS Educate。雲端服務基本概念介紹。  　 3 3/7 金融科技主題介紹，如何透過雲端服務實踐金融科技。  　 4 3/14 AWS EC2 & LAMP。(作業一實作說明)  　 5 3/21 作業一實作影片繳交與作業觀摩分享。  　 6 3/28 AWS IAM & S3。(作業二實作說明)  　 7 4/4 作業二實作影片繳交與作業觀摩分享。  　 8 4/11 AWS Getway & AWS Lambda。(作業三實作說明)  　 9 4/18 作業三實作影片繳交與作業觀摩分享。 分組志願序填寫，主題分類確認。  　 10 4/25 AWS RDS。(作業四實作說明)  　 11 5/2 作業四實作影片繳交與作業觀摩分享。 完成分組與各組主題確認。  　 12 5/9 AWS Docker Part1。(作業五實作說明)  　 13 5/16 作業五實作影片繳交與作業觀摩分享。  　 14 5/23 AWS Docker Part2。(作業六實作說明)  　 15 5/30 作業六實作影片繳交與作業觀摩分享。  　 16 6/6 專題實作。  　 17 6/13 期末專題線上佈署確認。  　 18 6/20 各組期末報告。

五、考評及成績核算方式 Grading

配分項目 Items 次數 Times 配分比率 Percentage 配分標準說明 Grading Description 平時作業 6 72% 個人作業。6次AWS雲端服務實作。每次滿分為12分。 分組作業 1 28% 各組專題實作成果 配分比率加總 100%

六、授課教師課業輔導時間和聯絡方式 Office Hours And Contact Info

●課業輔導時間 Office Hour 預約制

●聯絡方式 Contact Info 研究室地點 Office：Q209 EMAIL：pecutsai@gm.scu.edu.tw 聯絡電話 Tel：0908959162 其他 Others：

七、教學助理聯絡方式 TA’s Contact Info

教學助理姓名 Name 連絡電話 Tel EMAIL 其他 Others 陳偉傑   sefx5ever@gmail.com

八、建議先修課程 Suggested Prerequisite Course

九、課程其他要求 Other Requirements

十、學校教材上網、數位學習平台及教師個人網址 University’s Web Portal And Teacher's Website

學校教材上網網址 University’s Teaching Material Portal： 東吳大學Moodle數位平台：http://isee.scu.edu.tw

學校數位學習平台 University’s Digital Learning Platform： ☐東吳大學Moodle數位平台：http://isee.scu.edu.tw ☑東吳大學Tronclass行動數位平台：https://tronclass.scu.edu.tw

教師個人網址 Teacher's Website：https://pecu.github.io/peculab/

其他 Others：https://tronclass.scu.edu.tw/

十一、計畫表公布後異動說明 Changes Made After Posting Syllabus