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1011學期課程基本資料/Course Information 系所
系所 / 年級年級 資工系碩士班 1年級 課號課號 / 班別班別 65M00141 / B 學分數
學分數 3學分 選選 / 必修必修 選修
科目中文名稱
科目中文名稱 Data Mining 科目英文名稱科目英文名稱 Data Mining
主要授課老師
主要授課老師 林智揚 開課期間開課期間 一學年之上學期
人數上限
人數上限 20 人 已選人數已選人數 4人
起始週 / 結束週 / 上課地點 / 上課時間 第1週 / 第18週 / H213 / 星期2第05節 第1週 / 第18週 / H213 / 星期2第06節 第1週 / 第18週 / H213 / 星期2第07節 請各位同學遵守智慧財產權觀念；請勿非法影印。
Please observe Intellectual Property Rights (IPR), not to make illegal copies.
教學綱要/syllabus
第一部分/Part I(※依課程委員會審議之內容決議填入)
一、教學目標所 一、教學目標所 要達成之能力培 要達成之能力培 養項目 養項目: [依據課程委員會依據課程委員會 審議通過之課程 審議通過之課程 與基本素養 與基本素養/核心核心 能力關聯表填寫 能力關聯表填寫]
基本素養/核心能力 Core Literacy/Core Competencies 相關性 Relevance
高度相關 中度相關
具有資訊專業領域之知識 .
具有創新思考、獨立解決問題之能力 .
具有撰寫專業論文及簡報能力 .
具策劃及執行專案之能力 . .
具有溝通、協調及跨領域團隊合作之能力 . .
具有終身學習與因應資訊專業領域快速發展之能力 . .
認識並遵循學術與工程倫理 . .
具國際觀及科技前瞻視野 . .
二、教學目標 二、教學目標 (Objective)
1.認知面：[使學生理解、應用、分析、綜合、比較、推論、評估本課程之理論與概念]：
Data mining, or called knowledge discovery, is the processes of analyzing data from different perspectives, deriving useful information, and finally acquiring the knowledge. The applications of data mining are now prevalent in varied domains, such as stock prediction, customer behavior analysis, and social network. In this course, we will introduce what data mining can do and how to do.
Some important concepts and techniques, including association rules, clustering, classification, and artificial intelligence, will be fully discussed. Programming and paper study are required in this course.
2.技能面[使學生能獲得運用與實做本課程理論與概念之技巧]：
In this course, we will learn some data mining tools and implement some data mining algorithms. Students can easily extend the ideas to their research.
3.情意面[能引發學生對本課程之興趣，激發學生學習動機，增加觸類旁通與自主學習]：
三、符合教學目 三、符合教學目 標之課程內容設 標之課程內容設 計
計
Mining association rules, clustering, classification, and artificial intelligence
四、先修科目 四、先修科目 (Pre Course)
None
第二部分/Part II 一、多元教學方
一、多元教學方 法
法 (Teaching Method)
由學生自訂學習目標與抱負水準 案例或故事討論 講述
服務學習 學生課後書面報告 小組討論 參訪
學生上台報告 腦力激盪 學生實作 角色演練
習題練習 影片欣賞與討論 採訪 e化教學
審議式民主 觀察與資料收集 一分鐘回饋 其他
二、參考書目 二、參考書目 (Reference) [符合教學目標之符合教學目標之 參考書目 參考書目]
Data Mining: Concept and Techniques, 2nd edition. Jiawei Han and Micheline Kamber, Morgan Kaufmann Publishers, March 2006.
ISBN 1-55860-901-6
三、教學進度 三、教學進度 (Syllabi) [符合教學目標之符合教學目標之 教學進度 教學進度]
2012/9/18 Introduction of Data Mining 林智揚
2012/9/25 Data Preprocessing 林智揚
2012/10/2 Data Preprocessing 林智揚
2012/10/9 Mining Frequent Pattern, associations, Correlations 林智揚 2012/10/16 Mining Frequent Pattern, associations, Correlations 林智揚
2012/10/23 Classification and Prediction 林智揚
2012/10/30 Classification and Prediction 林智揚
2012/11/6 Cluster Analysis 林智揚
2012/11/13 Middle Exam 林智揚
2012/11/20 Cluster Analysis 林智揚
2012/11/27 Multimedia Data Mining 林智揚
2012/12/4 Other issues of Data Mining 林智揚
2012/12/11 Paper Study & Presentation 林智揚
2012/12/18 Paper Study & Presentation 林智揚
2012/12/25 Paper Study & Presentation 林智揚
2013/1/1 Paper Study & Presentation 林智揚
2013/1/8 Project Report 林智揚
2013/1/15 Project Report 林智揚
四、多元評量方 四、多元評量方 法
法 (Evaluation) [所勾選評量方法所勾選評量方法 之評分加總 之評分加總 為 為100分分]
評量方式 分數 評量方式 分數
實作測驗 0 期中筆試 30
隨堂筆試測驗 0 期末筆試 30
小組作業 0 期中報告 0
服務日誌 0 期末報告 0
口試 0 專題報告 30
個人上台報告 0 實作作品與反思 0
小組上台報告 0 前後測比較進步與成長 0
出席狀況 10 課堂參與與表現 0
心得與反思報告 0 其他 0
五、講義位 五、講義位 址 址(http://)
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