112-2_進階R資料分析與應用
教學目標
歡迎全校同學皆可來修，不會寫程式沒關係只要想學，厚植資訊科技跨域及學科統整能力！
----
[修過的同學怎麼說]
---
系上有開統計學課程，在系上課堂鑽研統計檢定的計算和含意，在這門課則是實際利用這些工具來完成議題。很喜歡老師這種以專題報告取代考試的方式，透過這樣的專題練習可以更實際的使用這些工具而不是紙上談兵，也能培養文件書寫、議題發想及流程規劃等等實作能力。 ---
身為一個大學生，具備解決問題的能力非常重要，於是我都會上網查資料或是詢問ChatGPT，最後整個程式能夠順利運作的喜悅，真的讓人感到很滿足！整學期課程的內容非常精彩、毫無冷場，扎實的統計知識、深入淺出的程式案例，這些對於我未來研究所的課業，我認為有非常大的幫助。 ---
想修這門課是希望自己能結合系上所學有一些跨域能力，未來也或許能有所利用。 ---
綜觀這學期，我學習到了許多統計學的應用，與以往高中或大二統計學的紙上談兵，這門課更偏向應用，尤其是必須動手找題目把整個專題完成，雖然比較辛苦卻是受益良多，能在大四下學期上到這麼有意義的課程實在可貴。 ---
過這堂課，除了培養程式語言的能力外，也培養了邏輯與細心，做作業時，透過不斷的反覆驗證，解決問題，才能一點一點地掌握R語言這項工具，也希望將來也能將所學應用至自己的專業上。
---
R語言就是利用統計的技巧來幫助我們快速地看到結果，也可以順便複習統計，把統計利用在實務上，我覺得比單純讀課本更能知道在做什麼，因此我很開心當初有勇氣修這堂課，真的收穫很多，也謝謝老師很用心講解每個步驟，讓我可以慢慢了解。
---
這堂課上收穫很多，畢竟我還是大一生，沒有碰過真正的統計，這堂課不僅同時讓我學到了程式設計，還提早接觸了統計學，兩個統合在一起，對我們管理學院的學生，可以說是獲益良。
---
應用上課所學的東西，在做的過程發現資料整理相關的函數真的很使用，只要寫幾行程式就可以把龐大的資料整理成我想要的樣子，r語言這堂課真的是很實用的課程，我想我未來在整理資料的時候也可以運用。
---
透過觀摩同學的資料，往往都會發現自己沒有想到可以應用的部份，每次觀摩完內心都會感嘆：「哇！原來還可以這麼做」，雖然我們都是管院的學生，但因為每個系的教學風格不同，每個系所使用資料的應用也不同，在作業撰寫時已和不同系的同學擦出不同火花，我覺得收穫很大。
---
除了學習怎麼使用R、完成了這學期的課程，也同時幫助我順利度過畢業專題。身為一直都很喜歡統計，也很想接觸大數據的課程的人，很開心這次有機會修老師的課，希望下學期還有機會能夠上R進階課程。
---
我覺得Python跟R的差別正如同老師所說，R在資料分析方面更加出色。另外，透過議題式的學習，我覺得更能學會如何應用在生活當中，更深刻地體會到程式是無所不在。
---
到這堂課才讓我能夠結合系上所學做出相對完整的資料分析，也因此非常感謝老師的指導，讓我能夠完成先前沒有達到的目標。
---
這學期是我第一次接觸R，在課堂中經過老師一步步的講解，讓我不再懼怕程式語言，也不怕看到龐大的數據資料；透過期中以及期末報告的議題發想與製作，也讓我學會將課堂所學應用到專題中，除此之外，在學習基礎的讀檔以及畫圖之後，我也將所學應用到系上的品質管理課程中，繪製課堂所學的管制圖。如果之後還有機會的話，會希望能夠更深入的學習R語言，並且應用到系上的專題課程。
---
我希望能夠在下學期的進階學到有關統計的運用，讓我在未來的資料分析上有著實用的工具配合！
---
在接觸過後發現這雖然不到平易近人，但也並不如我想的那麼生澀難懂，就跟老師在期初所說的一樣，要跟專長寫程式的人比寫程式的話我一定比不贏，但若是能運用在自己的專業上，那這會是能幫助我在自己的領域嶄露頭角的工具，若下學期的課沒有衝突，我還想繼續把R學得更完整。
---
越清楚未來數據分析會是一樣很有用的技能，也有很多好處。
---
R分析應用、進階R資料分析與應用、AI語意應用程式設計實作、基礎程式設計、英美文學與AI設計思維、人文程式設計等課，參加全國校外競賽共獲得專業應用獎1件(Coding 101)、亞軍2件、季軍1件、佳作11件（各院系學生）… 恭喜各位同學！
[教學目標]
大數據分析規劃及程式化統計科學，為目前及未來相當重要的新技能，對升學及就業都相當重要。R為商業數據管理與決策的重要工具，為管理學院學生必要培養的能力之一，商管領域學R是趨勢。根據推動大學程式教學統計，R是目前全國大學非資訊領域學習排名第一的程式語言。R與傳統統計工具如SPSS不同，它能處理現代網路結構或非結構之大數據及開放資料，為商業數據分析及AI機器學習建模的重要工具。透過R程式能即時收集、分析與建立分析模型，進行動態統計、議題問題研究、機器學習建模、智慧應用分析等。本課程透過議題式教學，引領跨入大數據管理、資料科學、智慧資訊設計與決策應用，在財金交易分析、數位統計檢定、人工智慧與機器學習之資料建模等。對統計沒基礎的同學不用擔心，課程會介紹各類統計基本觀念，以及ChatGPT等生成式AI工具如何輔助統計及數據分析過程。
授課形式
理論講述與討論-15.00%;個案分析或作品賞析-15.00%;專題實作與報告-30.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他:上機操作-40.00%
課程內容與進度
-課程介紹
-生成式AI工具及提示工程
-數據設計思考及分析技能
-Rx機率分佈
-Rx基本統計
-Rx線性模型
-Rx模型診斷
-Rx資料正規化
-Rx非線性模型
-Rx時間序列與相關
-Rx機器學習與資料分群
-Rx最佳化模型建立
-期末專題
教科書/參考書
自訂教材
評分標準
1.出席:20%, 學習歷程檔整理:30％, 期中期末議題專題:50% (暫定) 2.無期中期末考
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
A11239
修課人數
38
歡迎全校同學皆可來修，不會寫程式沒關係只要想學，厚植資訊科技跨域及學科統整能力！
----
[修過的同學怎麼說]
---
系上有開統計學課程，在系上課堂鑽研統計檢定的計算和含意，在這門課則是實際利用這些工具來完成議題。很喜歡老師這種以專題報告取代考試的方式，透過這樣的專題練習可以更實際的使用這些工具而不是紙上談兵，也能培養文件書寫、議題發想及流程規劃等等實作能力。 ---
身為一個大學生，具備解決問題的能力非常重要，於是我都會上網查資料或是詢問ChatGPT，最後整個程式能夠順利運作的喜悅，真的讓人感到很滿足！整學期課程的內容非常精彩、毫無冷場，扎實的統計知識、深入淺出的程式案例，這些對於我未來研究所的課業，我認為有非常大的幫助。 ---
想修這門課是希望自己能結合系上所學有一些跨域能力，未來也或許能有所利用。 ---
綜觀這學期，我學習到了許多統計學的應用，與以往高中或大二統計學的紙上談兵，這門課更偏向應用，尤其是必須動手找題目把整個專題完成，雖然比較辛苦卻是受益良多，能在大四下學期上到這麼有意義的課程實在可貴。 ---
過這堂課，除了培養程式語言的能力外，也培養了邏輯與細心，做作業時，透過不斷的反覆驗證，解決問題，才能一點一點地掌握R語言這項工具，也希望將來也能將所學應用至自己的專業上。
---
R語言就是利用統計的技巧來幫助我們快速地看到結果，也可以順便複習統計，把統計利用在實務上，我覺得比單純讀課本更能知道在做什麼，因此我很開心當初有勇氣修這堂課，真的收穫很多，也謝謝老師很用心講解每個步驟，讓我可以慢慢了解。
---
這堂課上收穫很多，畢竟我還是大一生，沒有碰過真正的統計，這堂課不僅同時讓我學到了程式設計，還提早接觸了統計學，兩個統合在一起，對我們管理學院的學生，可以說是獲益良。
---
應用上課所學的東西，在做的過程發現資料整理相關的函數真的很使用，只要寫幾行程式就可以把龐大的資料整理成我想要的樣子，r語言這堂課真的是很實用的課程，我想我未來在整理資料的時候也可以運用。
---
透過觀摩同學的資料，往往都會發現自己沒有想到可以應用的部份，每次觀摩完內心都會感嘆：「哇！原來還可以這麼做」，雖然我們都是管院的學生，但因為每個系的教學風格不同，每個系所使用資料的應用也不同，在作業撰寫時已和不同系的同學擦出不同火花，我覺得收穫很大。
---
除了學習怎麼使用R、完成了這學期的課程，也同時幫助我順利度過畢業專題。身為一直都很喜歡統計，也很想接觸大數據的課程的人，很開心這次有機會修老師的課，希望下學期還有機會能夠上R進階課程。
---
我覺得Python跟R的差別正如同老師所說，R在資料分析方面更加出色。另外，透過議題式的學習，我覺得更能學會如何應用在生活當中，更深刻地體會到程式是無所不在。
---
到這堂課才讓我能夠結合系上所學做出相對完整的資料分析，也因此非常感謝老師的指導，讓我能夠完成先前沒有達到的目標。
---
這學期是我第一次接觸R，在課堂中經過老師一步步的講解，讓我不再懼怕程式語言，也不怕看到龐大的數據資料；透過期中以及期末報告的議題發想與製作，也讓我學會將課堂所學應用到專題中，除此之外，在學習基礎的讀檔以及畫圖之後，我也將所學應用到系上的品質管理課程中，繪製課堂所學的管制圖。如果之後還有機會的話，會希望能夠更深入的學習R語言，並且應用到系上的專題課程。
---
我希望能夠在下學期的進階學到有關統計的運用，讓我在未來的資料分析上有著實用的工具配合！
---
在接觸過後發現這雖然不到平易近人，但也並不如我想的那麼生澀難懂，就跟老師在期初所說的一樣，要跟專長寫程式的人比寫程式的話我一定比不贏，但若是能運用在自己的專業上，那這會是能幫助我在自己的領域嶄露頭角的工具，若下學期的課沒有衝突，我還想繼續把R學得更完整。
---
越清楚未來數據分析會是一樣很有用的技能，也有很多好處。
---
R分析應用、進階R資料分析與應用、AI語意應用程式設計實作、基礎程式設計、英美文學與AI設計思維、人文程式設計等課，參加全國校外競賽共獲得專業應用獎1件(Coding 101)、亞軍2件、季軍1件、佳作11件（各院系學生）… 恭喜各位同學！
[教學目標]
大數據分析規劃及程式化統計科學，為目前及未來相當重要的新技能，對升學及就業都相當重要。R為商業數據管理與決策的重要工具，為管理學院學生必要培養的能力之一，商管領域學R是趨勢。根據推動大學程式教學統計，R是目前全國大學非資訊領域學習排名第一的程式語言。R與傳統統計工具如SPSS不同，它能處理現代網路結構或非結構之大數據及開放資料，為商業數據分析及AI機器學習建模的重要工具。透過R程式能即時收集、分析與建立分析模型，進行動態統計、議題問題研究、機器學習建模、智慧應用分析等。本課程透過議題式教學，引領跨入大數據管理、資料科學、智慧資訊設計與決策應用，在財金交易分析、數位統計檢定、人工智慧與機器學習之資料建模等。對統計沒基礎的同學不用擔心，課程會介紹各類統計基本觀念，以及ChatGPT等生成式AI工具如何輔助統計及數據分析過程。
授課形式
理論講述與討論-15.00%;個案分析或作品賞析-15.00%;專題實作與報告-30.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他:上機操作-40.00%
課程內容與進度
-課程介紹
-生成式AI工具及提示工程
-數據設計思考及分析技能
-Rx機率分佈
-Rx基本統計
-Rx線性模型
-Rx模型診斷
-Rx資料正規化
-Rx非線性模型
-Rx時間序列與相關
-Rx機器學習與資料分群
-Rx最佳化模型建立
-期末專題
教科書/參考書
自訂教材
評分標準
1.出席:20%, 學習歷程檔整理:30％, 期中期末議題專題:50% (暫定) 2.無期中期末考
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
A11239
修課人數
38