作業資訊

第一次作業

作業內容: 選項一

請在人力銀行搜尋 “資料科學” “資料分析” “資料工程” 等職缺至少 2 個 (須為不同公司), 並進行以下分析工作 

• 公司產業別, 規模, 資本額 

• 公司主要產品或服務 

• 請思考同學所找到的公司, 為什麼需要 “資料科學” 專業人才 

• 職缺名稱與工作內容 

• 職缺所需學歷與經歷 

• 職缺所需知識, 技術, 能力 

• 請將職缺所有要求 / 條件列出, 並逐項分析同學目前具備的條件

• 請找出該職缺可能薪水 

• 請找出該職缺面試考題, 工作心得分享 

• 從各項資訊來看, 同學喜歡這樣類型的工作嗎? 為什麼? 

作業內容: 選項二 

請試著找出至少 2 個同學有興趣, 以資料科學為研究主軸的碩士班, 並進行以下分析工作 

• 碩士班介紹 (所在學校, 所在學院, 師資人數, 教學目標) 

• 碩士班課程大綱 

• 甄試/考試名額, 歷年報名人數 

• 甄試辦法 (如書面審查, 面試等) / 考試辦法 (如考試科目等) 

繳交資訊 

• 繳交期限: 22:00, 10/01/2025

• 繳交方法: 請至網路學園繳交 https://eclass2.nttu.edu.tw/course/18708

• 作業格式: pdf

第二次作業

作業內容

請同學至大專校院資訊應用服務創新競賽, 搜尋與資料科學有關的專題至少 3 組, 並觀看介紹影片, 選擇你/妳喜歡的一項作品, 做以下的介紹

組別建議: 教育開放資料組, 勞工保障及保險智慧服務組, 臺北生活好便利創新應用組, 資訊應用組

• 競賽屆別

• 專題名稱 / 組別 / 名次 / 學校

• 為什麼挑選這個專題?

• 專題要解決 (或研究) 的問題是什麼?

• 專題蒐集了哪些資料? 資料的類型, 大小為何?

• 專題基於資料做了哪些事情? (描述, 探索式資料分析, 預測, 分類, 推薦等)

• 專題的發現或貢獻

• 你/妳覺得可以延伸的地方

繳交資訊 

• 繳交期限: 22:00, 10/15/2025

• 繳交方法: 請至網路學園繳交 https://eclass2.nttu.edu.tw/course/18708

• 作業格式: pdf

第三次作業

作業內容 (必要項目)

1. 請同學學習簡單線性迴歸 (Simple Linear Regression) 的概念以及計算方式

2. 在不使用額外的函式庫下 (如 NumPy, Pandas, scikit-learn), 請同學設計實作一 Python 程式, 得以建立簡單線性迴歸模型, 功能參考如下

   • 接收一組 x 值 

   • 接收一組 y 值 

   • 建立簡單線性迴歸模型 (y = β0 + β1x) 

   • 輸出模型相關資訊 (如 R Square, Standard Error of the Estimate 等) 

   • 可額外透過 Excel 建立簡單線性迴歸模型, 並對比 Python 程式的計算結果 (如下圖所示) 

   • 請同學撰寫一說明文件, 說明計算方式, 以及程式碼的設計

作業內容 (選擇項目)

• 請同學整理甚麼問題適合使用簡單線性迴歸, 或多元線性迴歸

繳交資訊 

• 繳交期限: 22:00, 10/29/2025

• 繳交方法: 請至網路學園繳交 https://eclass2.nttu.edu.tw/course/18708

• 作業格式: python 程式碼與 pdf 文件

備註

• 此次作業目的, 希望讓同學練習基於統計模型及其計算方式, 透過 Python 實現的過程, 不建議使用生成式人工智慧

第四次作業

作業內容

• 請同學基於一研究或問題, 選定一筆 (或多筆) 開放資料, 撰寫 Python 程式進行資料擷取, 清理, 分析與視覺化工作

• 請同學撰寫一份文件, 說明以下項目 (參考如下, 並不侷限)

  • 研究或問題介紹

  • 開放資料介紹

  • 資料擷取方法

  • 資料清理方法

  • 資料分析與視覺化方法及成果

  • 發現或心得

繳交資訊

• 繳交期限: 22:00, 11/12/2025

• 繳交方法: 請至網路學園繳交 https://eclass2.nttu.edu.tw/course/18708

• 作業格式: python 程式碼, pdf 文件, 資料檔案

• 備註: 若有請教同學, 參考網路資源, 使用生成式人工智慧工具, 請在作業上註明, 且確實理解並說明實作方法, 若有協助同學, 亦請在作業中說明