主要經歷
國立臺北科技大學資訊與財金管理系 教授
國立臺北科技大學資訊與財金管理系 副教授
國立臺北科技大學資訊與運籌管理所 助理教授
代表重要著作
1. Wang, C. S., Lin, S. L., Chou, T. H., & Li, B. Y. (2019). An integrated data analytics process to optimize data governance of non-profit organization. Computers in Human Behavior, 101, 495-505.
2. Fan, C., Fan, S. K. S., Wang, C. S., & Tsai, W. P. (2018). Modeling computer recycling in Taiwan using system dynamics. Resources, Conservation and Recycling, 128, 167-175.
3. Wang, C. S., Lin, S. L., Chiu, H. C., Juan, C. J., He, X. Y., & Ting, I. (2017). Is a medical examination necessary? Analysis of medical examination transactions through association mining using multiple minimum supports. Journal of Medical Imaging and Health Informatics, 7(6), 1399-1408.
課程簡介
本課程強調資訊分析理論與實務的結合用，因此課程中會逐步教導學生相關分析理論與演算法，並在三種分析類型下，將課程區分為基礎與進階兩種，課堂中也要求學生學習如何操作軟體，透過Rapidminer，可以讓學生輕鬆在操作元件拖拉之中，完成一個妥善的分析流程，並可以產生多樣化的視覺化呈現，從實作中強化操作相關軟體的基本能力。
課程目標
1.讓學生使用大數據讓自己可以自由發想以及嚴謹分析。
2.讓學生可以對大數據進行搜尋、探索、分析、及解釋的能力。
3.透過學習Rapidminer，可以讓學生快速視覺化呈現資料。
適用對象
管理學院各科系/所學生以及資電學院對金融科技有興趣之學生。
課程特色
應用數位工具/技術：Rapidminer,Weka
課程進度
CH1 數據分析應用簡介
CH2 數據分析專案實做：RapidMiner
CH3 數據分析：資料前處理
CH4 講到大數據，一定要分析呀!不然咧
CH5 讓你的組織注入AI魂：進階數據分析實做
CH6 化整為零之集群分析
CH7 真相只有一個？數據柯南：數據分析實做
CH8 除了啤酒和尿布，還有什麼故事可以講？
CH9 眾裡尋他/她千百度，驀然回首，模型就在文字闌珊處
CH10 專題演講 財經大數據應用
CH11 好還要更好：模型調校/參數調校
CH12 進階數據分析：時間序列
CH13 進階數據分析：推薦系統
CH14 專題演講：大數據個案成敗
CH15 資料分析策略與架構
CH16 大數據分析的傲慢與偏見
CH17 大數據知易行難：5 項資料策略成功的關鍵因素
CH18 分組報告：數據分析應用實例
先備知識
若有同學對於大數據課程之先備知識有不足之處,可參酌先前相關計劃所錄制之” 進擊!Big Data分析實務”課程(連結 :https://taiwanmooc.org/listing/course/189)