大數據管理與應用學士學位學程(1151)

英文名稱: Introduction to Information Applications for Business ;
授課目的： 本課程將介紹學生資訊技術相關基礎概念，使同學了解資訊技術基本知識，配合資訊軟硬體的學習，讓同學可以銜接本學程後續的課程。 ;
教學模式： 講述法 實作法 ;
學分數：3 ;
成績計算方式： 1. 平時成績(出席、作業、上課表現)：60% 2. 期中報告：20% 3. 期末報告：20% 4. 文本與行為分析專題實作之心得報告：10%(Extra) ;
開課教師： 朱志明 副教授 (cmchu@niu.edu.tw);

英文名稱: Data Visualization and Design ;
授課目的： 本課程以主題式學習模式, 透過經典範例的講解與提供, 手把手地帶領學生將所學習到的數據能力與工具, 應用於數據預測與商業決策的實地演練, 以建構具體實作的知能。 ;
學分數：3 ;
成績計算方式： 作業與出席：50%、課堂討論50% ;
開課教師： 陳谷劦 教授 (khchen@niu.edu.tw);

英文名稱: Social Network Analysis Applications ;
授課目的： 本課程之目的在於教導學生如何蒐集社群平台上的資料，並透過簡易的文字探勘技術之教學實作，讓學生學習、了解社群網路中蒐集、歸納、分析文本資料之方法。 ;
教學模式： 授課、討論、分組報告 ;
學分數：3 ;
成績計算方式： 課程討論與作業：50% 期中考：20% 期末驗收：30% ;
開課教師： 鄭吉宏 助理教授 (jhcheng@niu.edu.tw);

英文名稱: Introduction to Business Database ;
授課目的： 1.本課程實為本學程專業必修，惟在本校選課系統限制下，學生無法於系統上自由加/退選本課程，爰異動為「專業選修(大數據必修)」課程。 2.本課程以深入淺出的教學方式教導資料庫的基本觀念，包含介紹目前主要的資料庫系統、資料庫的分析與設計，並透過SQL語法的練習、逐步教導同學建置資料庫系統，及程式語言串聯資料庫等，培養學生在實務方面應用的能力，課程亦包含資料倉儲的概念及大數據的相關資料庫技術與實作。 (1)關聯式資料庫理論與觀念的建立。 (2)SQL 結構化查詢語言的使用。 (3)建立設計關聯式資料庫與分析資料的實作能力。 (4)利用程式語言串聯資料庫的設計與實作。 (5)建立資料倉儲的概念及大數據的相關資料庫技術與實作。 3.本門課題已申請教學實踐研究計畫，計畫名稱：【結合角色扮演、分組合作學習及企業實務問題導向學習強化非資訊領域學生學習資料庫學習成效】，若通過，將進行企業實務問題解決及訪視前的教育培訓。 ;
學分數：3 ;
成績計算方式： 課程表現與作業：50% 期中考：20% 期末成果報告：30% ;
開課教師： 邱鈺鈞 講師 (yjciou@niu.edu.tw);

英文名稱: Statistics with Recitation ;
授課目的： 這門課程向學生介紹統計學的核心概念與方法，重點在於學習如何在不確定性下有效地運用資料。主要內容包括資料視覺化、描述統計、機率、統計推論以及線性迴歸。課程強調培養直覺與實務上的理解，而非數學上的嚴謹推導。 學生將發展出理解資料、做出有意義結論，以及清晰自信地溝通結果的能力。這些工具與思維方式對於在各領域中做出明智決策與進行研究都極具價值，同時也是許多現代應用（包含機器學習與人工智慧）的基礎。 ;
教學模式： 講授與實習 ;
學分數：3 ;
成績計算方式： 小考(6次中取較高分的4次): 40% 期中考: 30% 期末考: 30% ;
開課教師： 黃詠奎 教授 (huangyk@niu.edu.tw);

英文名稱: Introduction to Data Science for Business ;
授課目的： 本課程將介紹學員資料科學之基礎概念及使用Python程式設計技術應用在資料科學領域。Python是國內外資料科學家必備的程式語言，其強大的套件支援資料分析、網路爬蟲、資料視覺化、資料探勘等。 ;
學分數：3 ;
成績計算方式： 平時及作業成績：50% 期中報告：20% 期末專題：30% ;
開課教師： 李柏甫 副教授 (pflee@niu.edu.tw);