巨量資料入門與實務
李育杰
國立陽明交通大學
教授
學經歷：
• 1995-2001 威斯康辛大學麥迪遜分校計算科學博士學位
• 1990-1992 國立清華大學應用數學碩士
• 1986-1990 中國文化大學應用數學系學士
學術專長暨研究領域：
IG數據和數據科學
數據挖掘
機器學習
數值最佳化
行動調查
訊息安全
葉倚任
國立高雄師範大學
助理教授
學經歷 || 國立臺灣科技大學資訊工程所博士
簡 述 || 目前國立高雄師範大學數學系教授，研究主要方向為機器學習、多媒體資料分析。
課程簡介
課程內容將從機器學習基礎數學與資料科學簡介開始，對資料科學有基礎的認識之後，巨量資料分析將分成三個相關主題，分別是巨量資料運算平台、巨量資料演算法與巨量資料之應用
課程目標
讓學生具有巨量資料分析之技術，並且能讓學生更加瞭解巨量資料分析與應用，開啟學生的興趣，待其進入產業界，能發揮這些技術。
適用對象
對巨量資料分析有興趣，且具備基本程式能力的同學、在職人士。
課程特色
本課程將以巨量資料的技術與應用為核心，並透過實務操作巨量資料運算平台的方式讓學生更加體會巨量資料分析之流程與應用。
課程進度
第一週：巨量資料簡介
第二週：環境建置與安裝
第三週：資料分析相關基礎 Python Package 介紹
第四週：Spark 簡介
第五週：Airbox 應用
第六週：專家訪談：The Evolution Of Data Architecture
先備知識
每週測驗