Introduction to Big Data

巨量資料概論

第 1 單元介紹 (Introduction)

資料科學是什麼?
資料科學流程

版本：OCW 1.0 ( 2024/12/06)

理論基礎

課程講義

程設設計環境介紹(Colab 版)

Colab 簡介

程設設計環境介紹(Docker 版）

Docker 簡介
Linux 簡介

第 2 單元資料準備(Data Preparation)

資料準備是什麼?
資料收集
資料前處理(資料清理、資料轉換、資料強化)

版本：OCW 1.0 (2024/12/06)

理論基礎

課程講義

動手實作(傳統講述)

實作講義

動手實作(觀察學習+結構性探究)

第 3 單元資料探索(Data Exploration)

資料探索是什麼?
資料集的基本統計描述
資料探索的應用

版本：OLD 2.2 (2024/10/31)

理論基礎

課程講義

動手實作(傳統講述)

實作講義 (Colab 課堂範例)

動手實作(觀察學習+結構性探究)

第 4 單元機器學習基礎(Baics in Machine Learning)

機器學習是什麼?
機器學習為何重要?
機器學習如何運作?
機器學習的型態

版本：OLD 2.1 (2024/10/01)

理論基礎

課程講義

動手實作(傳統講述)

動手實作(觀察學習+結構性探究)

第 5 單元迴歸(Regression)

迴歸是什麼?
迴歸的使用時機?
迴歸演算法(簡單線性回歸與多項式迴歸)
迴歸模型的驗證方式

版本：OLD 2.0 (2024/10/01)

理論基礎

課程講義

動手實作(傳統講述)

Colab 課堂範例

動手實作(觀察學習+結構性探究)

第 6 單元分類(Classification)

分類是什麼?
分類的使用時機?
分類演算法(決策樹與隨機森林)
分類模型的驗證方式

版本：OLD 2.0 (2024/10/01)

理論基礎

課程講義

動手實作(傳統講述)

動手實作(觀察學習+結構性探究)

第 7 單元巨量資料架構(Big Data Architecture)

巨量資料分析的挑戰
MapReduce 資料處理框架
Apache Hadoop 生態系統
動手練習：以 Word Count 為例

版本：TBD (YYYY/MM/DD)

理論基礎

課程講義

動手實作(傳統講述)

動手實作(觀察學習+結構性探究)

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第 1 單元 介紹 (Introduction)

第 2 單元 資料準備(Data Preparation)

第 3 單元 資料探索(Data Exploration)

第 4 單元 機器學習基礎(Baics in Machine Learning)

第 5 單元 迴歸(Regression)

第 6 單元 分類(Classification)

第 7 單元 巨量資料架構(Big Data Architecture)

第 1 單元介紹 (Introduction)

第 2 單元資料準備(Data Preparation)

第 3 單元資料探索(Data Exploration)

第 4 單元機器學習基礎(Baics in Machine Learning)

第 5 單元迴歸(Regression)

第 6 單元分類(Classification)

第 7 單元巨量資料架構(Big Data Architecture)