N5780A 教學大綱表

教學大綱表 (113學年度第2學期)

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課程名稱 Course Title	(中文) 巨量資料分析 (英文) Big Data Analytics			開課單位 Departments	資訊經營研究所
				課程代碼 Course No.	N5780A
授課教師 Instructor	高有成
學分數 Credit	3.0	必/選修 core required/optional	選修	開課年級 Level	研究所
先修科目或先備能力(Course Pre-requisites)：基礎統計
課程概述與目標(Course Overview and Goals)：本課培養同學巨量資料分析與商業應用能力。先透過R軟體實作進行統計資料分析，再學習MapReduce與RDD程式設計去了解Hadoop與Spark運算系統概念。課程進行方式為授課與實作並重，並採分組方式進行主題報告與專題製作。
教科書(Textbook)	Practical Apache Spark-Using the Scala API (by Chellappan and Ganesan, Apress)*
參考教材(Reference)	Statistics for Business and Economics, 11th Edition (Anderson著, 滄海書局) R軟體：應用統計方法 (陳景祥著，東華書局) 大數據(Big Data)分析與應用 - 使用Hadoop與Spark (劉勇志著，台科大圖書) Hadoop+Spark大數據巨量分析與機器學習整合開發實戰 (林大貴著，博碩) Learning Spark (by Damji, Wenig, Das, and Lee, databricks.com, O'Reilly Media)*
圖書館電子書(E-book of the Library)	Big Data Analytics - From Strategic Planning to Enterprise Integration with Tools, Techniques, NoSQL, and Graph Author(s): David Loshin * http://www.sciencedirect.com/science/book/9780124173194

課程大綱 Syllabus			學生學習目標 Learning Objectives	單元學習活動 Learning Activities	學習成效評量 Evaluation	備註 Notes
序 No.	單元主題 Unit topic	內容綱要 Content summary	學生學習目標 Learning Objectives	單元學習活動 Learning Activities	學習成效評量 Evaluation	備註 Notes
1	Introduction	Big Data Analytics	瞭解巨量資料分析基本概念
2	R software	Introduction to R	學會基本R軟體操作
3	Basic Statistics	Descriptive Statistics	學會用R進行敘述統計
4	Basic Statistics	Descriptive Statistics	學會用R進行敘述統計
5	Basic Statistics	Statistical Inferences	學會用R進行區間估計
6	Basic Statistics	Statistical Inferences	學會用R進行z與t檢定
7	Predictive Models	Regression Models for forecasting	學會廻歸預測模型
8	Predictive Models	Regression Models for forecasting	學會用R進行複廻歸預測
9	Midterm Exam	期中考	期中考
10	Data Collection	Web Crawler	學會使用R(rvest)進行網頁爬蟲			股市K線圖(R-quantmod套件)
11	Big Data	Hadoop and MapReduce	學會Hadoop系統運算方式與MapReduce相關知識
12	Big Data	Spark System	學會安裝與使用Spark環境		彈性教學	自學安裝Spark
13	Big Data	Spark, Scala, RDD	學會使用Spark-Scala語言與RDD
14	Big Data	Spark, Scala, RDD	學會使用Spark-Scala語言與RDD
15	Big Data	Spark SQL與MLlib	學會使用Spark SQL與資料處理
16	Big Data	Spark SQL與MLlib	學會使用MLlib-Regression進行預測
17	Big Data	Spark SQL與MLlib	學會使用MLlib-Regression進行預測
18	Final Exam	期末考 Project Presentation	學會專題報告

彈性教學週活動規劃

序 No.	實施期間 Period	實施方式 Content	教學說明 Teaching instructions	彈性教學評量方式 Evaluation	備註 Notes
1	起:2025-04-20 迄:2025-05-20	3.實作 Practical class	自行學習安裝Spark系統及基本操作	占總成績10%，注意報告或檢查作業日期。

教學要點概述：
1.自編教材 Handout by Instructor：
■ 1-1.簡報 Slids
□ 1-2.影音教材 Videos
□ 1-3.教具 Teaching Aids
□ 1-4.教科書 Textbook
□ 1-5.其他 Other
□ 2.自編評量工具/量表 Educational Assessment
□ 3.教科書作者提供 Textbook

成績考核 Performance Evaluation：期末考：20% 期中考：20% 彈性教學：10% 作業：50%

教學資源(Teaching Resources)：
□ 教材電子檔(Soft Copy of the Handout or the Textbook)
□ 課程網站(Website)
扣考規定：https://curri.ttu.edu.tw/p/412-1033-1254.php