104學年度科學工業園區人才培育補助計畫

巨量資料分析與應用人才培育模組課程

課程模組

課程規劃重點及特色

  本計畫之目的將以SoLoMo 的觀點進行相關技術的人才培育,主要朝向未來學生可以具有建置SoLoMo 情境系統與運用巨量資料探勘的關鍵,應用能力,進而與「2013-2015 年度資訊服務產業人才供需調查」顯示之重點資訊技術項目相符合,因此配合(104)科學工業園區人才補助計畫之執行架構,在模組課程數目4門專業課程『巨量資料分析與應用(1)、巨量資料分析與應用(2)』,配合校外參訪,強化學習成效,另外2門則規劃課程『巨量資料分析與應用實務專題(1)、巨量資料分析與應用實務專題(2)』,遴聘業界專家進行協同上課強化學習成效,使整個執行期間一年的人才培育補助計畫得以更佳之成果呈現。

預定課程

預定
開課
時間
課程
名稱
預定授課師資
(校內、校外、業界)
預計選修人數 時數 開設系所/學制/年 學分數 必/選修課 專題實作 補助課程
上課 實作 合計

104
上學期

巨量資料分析與應用(1)

陳牧言(校內)
陳永隆(校內)
陳佳楨(校外)
吳念祖(業師)
王信隆(業師)
周義豐(業師)
吳旻憓(業師)
程裕翔(業師)

30

54

0

54

資訊管理系/4/3

3

選修

104下學期

巨量資料分析與應用(2)

陳牧言(校內)
陳永隆(校內)
陳佳楨(校外)
吳念祖(業師)
王信隆(業師)
周義豐(業師)
吳旻憓(業師)
程裕翔(業師)

30

54

0

54

資訊管理系/4/3

3

選修

104上學期

巨量資料分析與應用實務專題(1)

陳牧言(校內)
陳永隆(校內)
陳佳楨(校外)
劉台華(業師)
王信隆(業師)
蔡秀蘭(業師)
吳旻憓(業師)

30

0

54

54

資訊管理系/4/3

3

選修

104下學期

巨量資料分析與應用實務專題(2)

陳牧言(校內)
陳永隆(校內)
陳佳楨(校外)
劉台華(業師)
王信隆(業師)
蔡秀蘭(業師)
吳旻憓(業師)

30

0

54

54

資訊管理系/4/3

3

選修

合計

 

120

108

108

216

 

12

 

 

 

專題實作

  本計畫模組課程除了有「正課」外,並依正課穿插安排有「參訪」、「校外實習」和「專題實作」,並配合課程實施以ㄧ年之專題,藉由實務專題上的實作培養學生對巨量資料分析與應用的實務經驗,其中計畫中擬進行之專題製作分別由2家企業提供研究主題外,每家公司更派有專人經理協助指導。透過實習、專題製作及業界參訪等教學內容,以及聆聽許多業界專家的實務課程,選修本模組課程的同學可以真正學到高科技產業需要的實務技與經驗。而本模組課程對於企業實習規劃的主要學習內容有下列幾點,並符合本計畫所依循之SoLoMo精神與概念。

課程大綱

 

預定開
課時間
課程名稱 課程大綱

104上學期

巨量資料分析與應用(1)

  1. SoLoMo 的軟硬體組成
  2. SoLoMo 系統的分析與設計
  3. SoLoMo 系統實作
  4. FACEBOOK API/SDK
  5. Android 元件設計與App Inventor 手機程式開發
  6. 行動定位機制與實作

104下學期

巨量資料分析與應用(2)

  1. 資料庫基礎介紹
  2. 資料倉儲和OLAP技術
  3. 資料探勘技術 (分類法、分群法、關聯式規則)
  4. 整合並收集社群網站資料(Facebook、Twitter)
  5. 整合Android APP 與功能元件
  6. 建置Hadoop 巨量資料探勘平台

104上學期

巨量資料分析與應用實務專題(1)

  1. SoLoMo 的軟硬體組成
  2. SoLoMo系統的分析與設計
  3. SoLoMo 系統實作
  4. FACEBOOK API/SDK
  5. Android元件設計與App Inventor手機程式開發
  6. 行動定位機制與實作

  7. SoLoMo 相關行動APP 開發
  8. SoLoMo 之餐廳點餐與推薦服務
  9. SoLoMo 之大賣場消費與推薦服務系統
  10. SoLoMo 應用於iBike/uBike 導覽租借系統
  11. SoLoMo 應用於眼鏡門市之導覽選購系統

104下學期

巨量資料分析與應用實務專題(2)

  1. 資料庫與資料倉儲設計
  2. 資料庫與資料倉儲開發
  3. 資料探勘技術 (分類法、分群法、關聯式規則)
  4. 整合並收集社群網站資料(Facebook、Twitter)
  5. 整合Android APP與功能元件
  6. 建置 Hadoop 巨量資料探勘平台

  7. 專題實作-巨量資料分析與應用系統開發
  8. 醫療雲-巨量資料分析系統
  9. 金融雲-巨量資料分析系統
  10. 文創雲-巨量資料分析系統
  11. 虛擬社群雲-巨量資料分析系統