Your browser does not support JavaScript!
大數據資料科學與產業應用學程

新聞稿

 

一、宗旨:

隨著資訊科技不斷地進步,使得愈來愈多的資料被產生和儲存起來,造成了大數據(亦稱為巨量資料、海量資料)時代的來臨,對相關產業及技術的發展帶來巨大影響。所謂的巨量資料,就是用現有的一般技術難以管理的資料群。擁有大量資料的組織如政府或企業等,如能對資料進行更多的加值處理,可藉由妥善規劃和利用巨量資料技術,來可促進技術升級、協助快速正確決策等方面將可得到正向影響。

本學程之目的在於提供學生大數據之基礎認識,訓練學生熟習統計、資料採礦方法、大數據分析與處理、大數據軟體之應用等,讓學生充分瞭解大數據相關之應用,例如政府、金融、製造、行銷、醫療保健、交通和學術等等,進而能從巨量資料中萃取出萃取可用的資訊,就能將大數據化為商業智慧。因此,希望藉由推動「大數據資料科學與產業應用」學程,能為社會培育出大數據產業的相關人才。

 
 

二、依據:

     依「長庚大學學分學程設置與修讀辦法」辦理。

 

三、目的:

希望藉由「大數據資料科學與產業應用」學程,加強大學部學生對於巨量資料相關的專業智能與技術,培育具備跨領域、系統整合能力之人才,並且輔助他們取得「大數據資料科學與產業應用」相關技能與知識,提昇其競爭優勢。本校有很多具有資料科學領域方面專長的教授群,可藉由本學程的推動,將整合、凝聚並提昇本校在「大數據資料科學與產業應用」領域的研究與教學能量。

本系推動「大數據資料科學與產業應用」學程具有以下優勢:

1.     具有多位產業實務經驗豐富的業界專業師資。

2.     產學合作之教學以及實務教材開發。

3.    提供學生產業實習場域,實際操演大數據處理與分析工作。

4.  產學合作之大數據實務專題開發,並將成果對外展示。

5.     與業界無縫接軌的大數據軟硬體教學設備,以及大數據實訓室。

6.     課程將搭配產業實務邀請演講、企業實務參訪等活動。

7.   針對表現優異之學生,業界將提供大數據產業精英培訓計畫。

8.    完善的學生輔導機制,追蹤並輔導學生修讀學程狀況。

9.    提供短期海外參訪機會以及國際學生交流。

10. 建置多元大數據資料,供課程教學以及專題開發。

11.   建立完善實驗室設備與空間管制辦法

         本院將定期舉辦說明會及座談會,以說明本學程之相關修業規定、課程規劃及申請流程。

四、申請修讀資格:

             凡本校大學部學生皆可選修本學程。學生修習學程課程之初,要求有意願修習學程之學生先行登錄申請修習本學程,以利統計學程學生人數。

 

五、學程修業規定:

() 凡本校大學部學生修畢「大數據概論」者,皆可向本學程辦公室提出申請。

()   申請者可至本學程網站填寫申請單,連同成績單交至本學程辦公室。

()   本學程辦公室每學年期初將公佈可修讀本學程之名額,並依據申請者之「大數據概論」成績來決定可修讀學程之學生名單。

()   經本學程辦公室審查通過之學生,始得修讀本學程。

() 學程學生至少須修滿24學分()以上,並經學校相關會議審查通過,始得發予學程證書。

 

六、課程規劃:

本學程主要著重於「應用」與「管理」的核心課程,並以「理論」與「工程」為輔助課程。課程分別基礎課程、實務專題、核心課程、進階課程和相關技術與應用課程等五個群組,課程規劃說明如下。

()課程流程圖如下:

 

大二上學期 大二下學期 大三上學期 大三下學期 大四上學期 大四下學期 合計

基礎課程

(必修課程)

巨量資料概論(3學分)

資料庫管理(3學分)

6學分

實務專題課程

(必修課程)

大數據資料實務專題()(3學分)

大數據資料實務專題() (3學分) 6學分

核心課程

(五選三必修課程)

大數據資料系統與建置(3學分)

大數據資料產業個案分析(3學分)

應用統計學(3學分)

大數據資料分析方(3學分) 大數據資料處理與分析技術(3學分) 15學分

進階課程

(選修課程)

 

語意分析應用(3學分)

高效能資料庫(3學分)

資料探勘(3學分)

9學分

相關技術與應用課程

(選修課程)

資料庫系統設計 (3學分)

電子商務(3學分)

網路行銷(3學分)

雲端運算 (3學分)

平行程式設計(3學分)

顧客關係管理(3學分)

醫學資訊系統(3學分)

21學分
學分 3學分 9學分 12學分 12學分 15學分 6學分 57學分

 

 

 ()修習課程說明:

一、基礎課程(必修課程)

1. 大數據概論:

本課程為大數據資料科學與產業應用學程的核心課程,為培養具備巨量資料分析能力之人材。本課程主要介紹巨量資料的基礎理論及其應用,包括:估計巨量資料概論、市場趨勢、開放資料等,希望藉由課程學習讓學生了解巨量資料之基礎理論及其應用領域。

2. 資料庫管理:

本課程概述說明 資料庫領域相關環境知識介紹、關聯模型、實體關係模型、正規劃,並透過實例演練來進行邏輯資料庫設計,以使學生瞭解如何將實體關係模型轉換為實際可用的關聯資料庫的資料表格式,並完成關聯式資料庫實作。

二、實務專題課程(必修課程)

1. 大數據實務專題()()

本課程整合相關資源,實施專題製作課程,進行分析、規劃、實作、檢討等步驟,以掌握問題核心,並建立學生實作能力,專題目標雖限於大數據的實務應用,但仍具充分彈性,學生可自由選擇適當議題進行探討。

三、核心課程(五選三必修課程)

1. 大數據系統與建置:

大數據的分析與處理的背後,是仰賴於整體大數據平台的架構及建置而成。對於整體大數據系統(Hadoop)的理解與架構的建設,完全可決定該大數據專案的成敗。本課程著重於讓學生理解整體Hadoop結構中不同的元件及其功能,並協助讓學生在於決定資料分析架構時,可以運用到正確的元件組合達到最大效益

2. 大數據處理與分析技術:

本課程將教授大數據處理技術的理論以及技巧。包括資料處理的理論與實務,於理論部分會教導同學知道資料前處理的理論以及應用。搭配上機實驗教導同學使用MapReduce框架以處理巨量資料。並讓同學有自撰寫分散式大數據程式的能力。

3. 大數據分析方法

本課程在介紹並且實作常見的大數據分析方法,讓學生瞭解大數據分析背後其資料探勘方法。並搭配R語言實作,藉此使學生能夠掌握常見資料分析方法,以增進學生在資料處理與分析上面的能力

4. 應用統計學

本課程概述各種的假說技術和各種基本假設的考驗,密集的學會和熟悉各種各樣的基本的假說測試以檢定方法,以提供學生提供了一個堅實的應用統計基礎。本課程也會說明如何設計抽樣調查與分析,強調勘測問題的現實方面。本課程將會說明如何取得數據和研究數據(由抽樣或由問卷取樣),以及SPSS軟體的操作。

5. 大數據產業個案分析

本課程將透過產業個案分析來說明各種大數據應用,使學生知道隨著愈來愈多巨量資料應用的開發,將為相關產業及技術的發展帶來巨大影響。

四、進階課程(選修課程)

1. 語意分析應用

本課程將從資訊檢索的理論著手,使同學瞭解電腦如何運用矩陣以及統計學來做自動化文本分類以及分析。並會讓同學使用程式設計的方法來實際操作課堂上所教授之方法,使同學更能體會語意分析於自動化工程應用的意涵。

2. 高效能資料庫:

本課程主要介紹Vertica資料庫的基礎理論及其應用,培養學生了解高效能資料庫的基礎應用及實作 透過課程讓學生具備業界最新的專業技能, 並輔導參加專業認證取得相關證照,以期有助於學生未來就業。

3. 資料探勘:

本課程介紹如何學習使用資料探勘分析資訊系統中的資料,以發現別人不知道但潛藏於資料中的有用知識,以及練資料探勘的實作能力,培養同學將來在資料分析方面就業、進修和研究的基礎,可以和統計分析能力互補,可作為資料庫管理系統的下一步課程。

五、相關技術與應用課程(選修課程)

1. 雲端運算

本課程主要目的為使學生了解雲端運算的基本概念、技術、服務與應用,包括雲端運算架構、雲端運算服務模式、雲端運算應用等。透過本課程之教授,讓學生了解目前最新穎之科技與服務,使其能運算這些技術與模式,整合資訊管理相關技術,思考創新的資訊管理模式或服務。

2. 醫學資訊系統

本課程規劃主要增進學生醫學資訊特殊應用領域所需之專業知識,課程內容包括醫學資料的特性、電子病歷格式與管理、醫學資料標準與醫學資訊臨床應用等,透過課堂講解與專題實作,培養軟體工程師在醫學資訊領域所需之基本核心能力。

3.資料庫系統設計

本課程討論資料庫系統之設計原理、方法、及實作技術細節。首先介紹關聯式資料庫概念、結構式查詢語言(SQL)、格式設計與正規化、以及實體-關係模型的建立;進而論述資料庫系統後端之作業處理與底層系統實作上的議題;另外,在實務方面則包含各種資料庫管理系統之建置與程式開發。課程內容講授完畢之後,學生必須分組進行期末專題,並上台報告及檢討專題作業。

4. 平行程式設計

本課程的目標主要在簡介平行處理的架構與概念,並著重於平行程式的教學與訓練,學生在本課程將學習在分散式記憶體與共享式記憶體架構下最常用的平行程式語言: MPIOpenMP,並介紹目前新的圖形處理器(GPU)運算的架構以及CUDA平行程式語言,藉由本課程的引導,使得學生具有平行處理的觀念與設計多種平行程式的核心能力。

5. 電子商務       

本課程將使同學瞭解電子商務的基本架構與元件,以培養同學於畢業後能成為企業發展電子商務的中堅幹部為宗旨,並進一步教授電子商務的技術及應用,使同學具備發展電子商務的完整能力。

6. 網路行銷

本課程將網際網路的商業化視為一種創新的技術,無數人在這種創新技術下發展出各種新式的商業模式。本課程的重點是這些商業模式中的行銷活動。期能藉由基本行銷理論的回顧與探討,啟發學生新的網路行銷構思。

7. 顧客關係管理

本課程主要介紹顧客關係管理的概念以及方法。在快速的商業環境中,顧客關係管理是一個相當重要的議題。這個議題不僅僅是資訊科技應用的問題,也是企業經營重要的課題。學生可以藉此機會,將過去所學的資訊科技以及企業運作的概念融合,將兩種不同的知識應用在顧客關係管理這個議題當中

 

本學程之修習課程規定如下表所示:

修課規定

學程學分之規定

學程學生至少須修滿24學分()以上,始得發予學程證明為原則。

基礎課程

(必修課程)

大數據概論(3學分)

資料庫管理(3學分)

實務專題課程

(必修課程)

大數據實務專題() (3學分)

大數據實務專題() (3學分)

核心課程

(選三必修課程)

大數據系統與建置(3學分)

大數據處理與分析技術(3學分)

大數據分析方法(3學分)

應用統計學(3學分)

大數據產業個案分析(3學分)

進階課程
(選修課程)

語意分析應用(3學分)

高效能資料庫(3學分)

資料探勘(3學分)

相關技術與應用課程

(選修課程)

雲端運算(3學分)

醫學資訊系統(3學分)

資料庫系統設計(3學分)

平行程式設計(3學分)

電子商務(3學分)

網路行銷(3學分)

顧客關係管理(3學分)

 

 附註:學分數異動以開課系所為主,修課時請先行確認。

七、學程召集人:

管理學院資訊管理學系:許建隆教授

       5827

Emailclhsu@mail.cgu.edu.tw

                                                                                           

八、學程課程一覽表:

 

課程名稱

/選修

學分數

開設系別

授課教師

大數據概論

3

資管系

鴻源專業技術教師

大數據系統與建置

3

資管系

胡辰澔專業技術教師

大數據實務專題()

3

資管系

指導教授

大數據實務專題()

3

資管系

指導教授

大數據分析方法

3

資管系

林詩偉教授

大數據產業個案分析

3

資管系

廖智寧專業技術教師

應用統計學

3

資管系

江彥逸助理教授

電子商務

3

資管系

林詩偉教授

網路行銷

3

資管系

王日昌助理教授

顧客關係管理

3

資管系

郭珍利助理教授

語意分析應用

3

資管系

毛敬豪助理教授

大數據處理與分析技術

3

資管系

毛敬豪助理教授

高效能資料庫

3

資管系

廖智寧專業技術教師

資料庫系統設計

3

資工系

趙一平助理教授

資料庫管理

3

資管系

林俊逸助理教授

平行程式設計

3

資工系

林俊淵副教授

資料探勘

3

資管系

資工系

陳春賢助理教授

黃崇源 副教授

醫學資訊系統

3

電機系

資工系

林仲志副教授

雲端運算

3

資管系

許建隆教授

 

瀏覽數  
  • 友善列印
  • 新增到收藏夾
  • 分享
將此文章推薦給親友
請輸入此驗證碼
Voice Play
更換驗證碼