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【110-1】資料分析方法入門:R 與Python
【110-1】資料分析方法入門:R 與Python
註冊課程
開課機構
國立中山大學
課程分類
社會科學
課程子類
跨領域教學
學習時數
每週3小時
上課語言
中文
字幕語言
無字幕
修課費用
免費
黃韋豪
黃韋豪
國立中山大學
助理教授

主要經歷
國立中山大學政治所 助理教授
中央研究院 政治學研究所 博士後研究員

課程簡介

本課程帶領同學領會如何透過操作經驗資料收集和分析的過程來求真。本課程將透過探索即時事件新聞資料庫、帶領同學學到如何使用資料科學的工具(R & RStudio)進行資料分析,讓同學充份理解經驗研究中學會如何精準發問、敢於使用資料分析挑戰權威,以及透過資料探索發展理論與假設的素養。本課程訓練同學以專案的方式實作,學會分析新聞事件和文本分析的基本技能之後,連結到社科院及管理學院的進階資料分析課程如《厚資料與意義探勘》、《大數據與選舉》、《政治與資訊》、《社群資料分析》、《政治文本分析》及《民意與政治行為研究》等。

課程目標

 (一) 讓政治科學的研究生具備資料科學的素養,包括獨立操作R開啟專案、自發取得網路資料並進行分析的能力。
 (二) 讓資料科學的問題意識啟發政治科學學生的思考方式,從傳統驗證式的研究中,走向探索式的資料分析,由此發現新的問題、看見新的解釋方式,甚至挑戰既有知識,或是開發理論。
 (三) 幫助學生熟悉新聞事件資料庫的資料格式,使用它來進行「厚資料」的收集,也就是分析全球的政治事件,探索個行為者間的互動、並從中探索出未曾發現過的行為、價值和關係樣貌。
 (四) 幫助學生具備自我學習、與國際接軌能力,尤其是接上本課群設計的三門探索式資料分析為核心內容的課程—《政治與資訊》、《社群媒體分析》及《民意與政治行為研究》—深化自己的技術能力。

適用對象

社會科學院與管理學院學生

課程特色

R語言及RStudio資料處理平台(兼介紹Python介面)

課程進度

CH1. 暖身
CH2. 資料分析工具介紹
CH3. 資料分析方法(一):完成第一次專案演練
CH4. 驗證式 vs. 探索式的研究設計
CH5. 進度回顧與小專案實做
CH6. 資料分析方法(二)
CH7. 資料分析方法(三)
CH8. 資料分析方法(四)
CH9. 資料視覺化
CH10. 文本分析(一) 
CH11. 文本分析(二)
CH12. 文本分析(三)
CH13. 大量資料與資料庫的進一步整合
CH14. 資料科學與社會科學的融合
CH15. 從R到Python
CH16. 各組專案進度回報、簡報及討論

先備知識

政治學方法論的基礎概念、R語言初階概念與入門使用方法。