檔案產生時間：2022/3/4 下午 07:55:22
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一、課程基本資料 Course Information
科目名稱 Course Title： (中文)資料科學與Ｒ語言 (英文)DATA SCIENCE AND R		開課學期 Semester：110學年度第2學期 開課班級 Class：數學三
授課教師 Instructor：杜昌燁
科目代碼 Course Code：BMA32201	單全學期 Semester/Year：單			分組組別 Section：
人數限制 Class Size：35	必選修別 Required/Elective：選			學分數 Credit(s)：3
星期節次 Day/Session： 一78雙 五78	前次異動時間 Time Last Edited：111年02月24日20時36分
數學系基本能力指標 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 了解數學語言 Ability to understand the language of mathematics. ● 》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) 2 獨立思考能力 Capability of independent thinking. ● 》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) 3 邏輯推理能力 Logically reasoning ability . ● 》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) 4 數學演算能力 Ability to perform mathematical calculations . ● 》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) 5 程式演算能力 Ability of computer programming . ● 》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) 6 數學閱讀能力 Reading ability of mathematics.     7 數學寫作能力 Mathematically writing skills.     8 利用計算機解決數學問題的能力 Ability to use computer to solve mathematical problems . ● 》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)
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 教師編寫投影片。 ●參考書資料暨網路資源 Reference Books and Online Resources • Braun J. and Murdoch D. A First Course in Statistical Programming with R. Cambridge University Press, Cambridge, 2nd edition, 2016 • Matloff N. The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design. No Starch Press, San Francisco, 2011 • Wickham H. Advanced R. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, FL, 2nd edition, 2019
三、教學目標 Objectives
本課程介紹 R 語言與其在統計計算與資料科學上的應用，透過各種實做與練習，希望能使初學 R 語言的同學在最短時間內上手，為日後可能的應用做準備。
This course covers the R programming language and its applications in statistical computing and data science. The emphasis in this course is hands-on and practical learning.
四、課程內容 Course Description
●整體敘述 Overall Description 本課程從下載安裝 R 語言套件與 RStudio 整合開發環境開始，在熟悉 Base-R 基礎語法與指令後，介紹 Tidyverse 資料科學套件組與其資料分析方式，配合 R Markdown 與其他相關技術呈現資料分析結果。
●分週敘述 Weekly Schedule

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 報告   100%   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 星期二、四下午三點至五點。

●聯絡方式 Contact Info 研究室地點 Office：R0717 EMAIL：cwtu320313@googlemail.com 聯絡電話 Tel：分機 6705 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

八、建議先修課程 Suggested Prerequisite Course

九、課程其他要求 Other Requirements

不排斥電腦操作；願意動手實做與主動搜尋資料、學習運用工具解決問題。

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://github.com/chang-ye-tu/r

其他 Others：

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