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※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途?(須保留原作者 ID) (是/否/其他條件):是 哪一學年度修課: 110-2 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師,以方便收錄) 林大溢 λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關) 數學系選修 δ 課程大概內容 學期前半段實體上課,後半段因疫情升溫改為線上。 老師基本上依循自己投影片的架構,前半段的課程中先將「大數據」這個觀念分為 五個面向來做介紹,中間夾雜各種實務案例、包含但不限於各種公司的商業決策、 政府、學校機關依據大數據所施行的各種措施。後半段則更著眼於實務的運用。 說是這樣說,但其實就是老師分享他的經歷、故事,完全不會有各種數學, 就當作是去聽老師講講故事就好了。(大家在台下也都在做自己的事情 XD) Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ 輕鬆休閒無負擔:★★★★★ 數學系學分乞丐:★★★★★ 想修超難數學課:☆☆☆☆☆ η 上課用書(影印講義或是指定教科書) 老師自備投影片。 μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 基本上這就是堂三小時的演講課。(只是班級人數只有十來個而已 XD) 老師實務經驗豐富,有各類產業與大數據結合的經驗能夠和大家分享, 口條也算順暢,不會讓底下的同學想睡覺,但也不會到刺激思考就是了。 此外老師會希望同學能夠試著表達自己的意見,因此很喜歡點底下同學發言。 σ 評分方式(給分甜嗎?是紮實分?) 35% 期中簡報、上台報告 45% 期末簡報、上台報告 20% 期末紙本報告、課堂表現 沒作業、老師對報告的要求也不嚴苛,這門課算非常涼、給分也還算甜。 ρ 考題型式、作業方式 期中報告算是期末報告的 proposal,在期中上台報告的時候老師會發表意見, 像是報告方向不對、分析方法優劣、有哪些資料值得加上...等等。 題目千奇百怪,從分析客運運量、NLP、產業薪資、超商選址...都有。 期末報告則需要將期中報告更臻完整,最好是能夠吸收期中時老師的回饋, 並且需要繳交一份 10-15 頁的投影片、5-10 頁 A4 的紙本報告。 並且要做好被老師提問的心理準備,通常老師問的問題蠻發散的, 確保對自己的報告題目足夠了解,放輕鬆回答就好。 ω 其它(是否注重出席率?如果為外系選修,需先有什麼基礎較好嗎?老師個性? 加簽習慣?嚴禁遲到等…) 應該(?)重出席,因為小班制的關係,老師很容易能記住每個人, 就算沒有每次都點名,也容易記住哪個臉孔沒有出席。可能對分數有影響。 不須有任何基礎,不過如果有學過程式能做資料分析會蠻有幫助, 不過就算只是用 excel 跑敘述統計也 ok,主要是從 data 中看出的 insight。 Ψ 總結 就是一堂輕鬆的演講課,適合對大數據的應用本來就有一定認識, 並且缺學分的人來修。如果想藉由這堂課來認真了解大數據的話,可能會有點失望。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 175.181.178.174 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/NTUcourse/M.1662786667.A.020.html
unmolk: 看起來滿廢的 09/11 00:19