| 一、課程基本資料 Course Information | ||||
| 科目名稱 Course Title： (中文)巨量資料分析 (英文)BIG DATA_ANALYTICS |
開課學期 Semester：110學年度第2學期 開課班級 Class：資碩二 |
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| 授課教師 Instructor：黃日鉦 HUANG, JIH-JENG | ||||
| 科目代碼 Course Code：MCP66001 | 單全學期 Semester/Year：單 | 分組組別 Section： | ||
| 人數限制 Class Size：10 | 必選修別 Required/Elective：選 | 學分數 Credit(s)：3 | ||
| 星期節次 Day/Session： 二567 | 前次異動時間 Time Last Edited：110年12月03日09時21分 | |||
| 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) |
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| ●指定教科書 Required Texts Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據分析實戰 ●參考書資料暨網路資源 Reference Books and Online Resources | ||||
| 三、教學目標 Objectives | ||||
| 本課程將教導學生如何使用python與spark來分析巨量資料並獲得資訊。本課程將對學生介紹如何處理巨量資料的儲存、處理、分析、視覺化及應用在工作及研究領域。此外，相關的演算法亦會被介紹。 | ||||
| In this course, students will gain knowledge on analyzing Big Data by using python and spark. It serves as an introductory course for students who are expecting to face Big Data storage, processing, analysis, visualization, and application issues on both workplaces and research environments. In addition, related algorithms are discussed. | ||||
| 四、課程內容 Course Description | ||||
| ●整體敘述 Overall Description 機器學習與大數據 虛擬機器軟體安裝 作業系統安裝 Hadoop Node Cluster安裝 HDFS介紹 MapReduce介紹 pyspark介紹及安裝 RDD介紹 整合開發環境 建立推薦引擎 MLlib決策樹二元、多元分類、CART 支援向量機 邏輯斯迴歸 資料統計與視覺化 |
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| ●分週敘述 Weekly Schedule | ||||
| 五、考評及成績核算方式 Grading | ||||||||||||||||
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| 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 Fri. 6-8 |
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●聯絡方式 Contact Info
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| 七、教學助理聯絡方式 TA’s Contact Info | |||||
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| 八、建議先修課程 Suggested Prerequisite Course | |||||
| 無 | |||||
| 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 |
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| 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： | |||||
| 其他 Others： | |||||
| 十一、計畫表公布後異動說明 Changes Made After Posting Syllabus | |||||