數據分析 Big Data Analytics) ( 資科系 / 融系學碩班 ) 上課 綱 2019 年秋季班 上課期間 :2019/09/ /01/09 學資 科學系 jong at g.nccu.edu.tw 2019 年 數據分析 (Big Data Analytics
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1 數據分析 Big Data Analytics) ( 資科系 / 融系學碩班 ) 上課 綱 2019 年秋季班 上課期間 :2019/09/ /01/09 學資 科學系 jong at g.nccu.edu.tw 2019 年 數據分析 (Big Data Analytics) 課 系 4 課 系 課 : 資 科學 數據分析 數據分析 融科 數據分析 課 學 上 課 數據分析 數據分析課 課 學 學 數據分析 ( 學 ) 數據分析 間 數據分析 ( ) 學 數據分析 學 科學 科學 數據分析 資 數據, 學 資 分析 學 資 分析 數據 資 系 Apache Spark, PyTorch 數據 學 分析 分, 分 分析 課 課 學 學 數據分析 期 期 學 系 課 課 資 課 學 3-4 數據分析 學期 :(1) 融 (2) GCP AWS GPU 數據分析 系 課 數據分析 : 科 數據分析
2 1 課 資 課 : 上課 間 : 期 上 09:10-12:00 上課 : : : 分 :63379 :jong at g.nccu.edu.tw. 間 : 01:00-04:00 間 ( ) : (Note: :=%7E) 課 :TBA : 分 :TBA 間 :TBA 課 :TBA 2 課 學 數據分析 課 107 學期 課 資 科學 ( ) 108 學期 數據分析 融科 ( ) 108 學期 數據分析 ( ) 課 學 課 數據分析 融科 數據分析 數據分析 課 資 科學 課 融科 分析 課 課 學 學 數據分析 期 期 課 學 課 學 學 課 學 3-5 學期 分 資 資 數據分析 數據分析 GCP AWS 上 GPU 上 數據資 分析 課 學 數據分析 資 ( ) 分析 學 課 數據資 分析
3 期 Apache Spark 上 數據資 分析 期 GCP AWS 上 GPU 上 Apach Spark PyTorch 數據 分析 學期 期 期 系 分析 間 分析 GitHub 分析 GitHub 學期 分 據 Python 課 Moodle 學 課 資 分 課 學 數 學 Moodle 上 學 學期 分 據 3 課 綱 1. 1 期 :09/12 課 :AI 資 科學 數據分析 AI 數據分析 Moodle 數 學 學期 數 學 Moodle 分 課 資 科學 課 AI 數據分析 期 :09/19 課 : 學 4 學 學 分析 分 學 GCP GPU 學 間 學期 GCP GPU 學期 GitHub 期 :09/26
4 課 : 學期 融 : 分 融 數分 分析 課 課 學 數據分析 系 :Apache Spark PyTorch and OpenAI Gym 4. 4 期 :10/03 課 : 學 (I) Linear and Logistic Regression K-Nearest Neighbors (KNN) Apach Spark/MapReduce 分 1 Chap Chap. 8 Spark MLlib 5 期 :10/10 ( ) 5. 6 期 :10/17 課 : 學 (II) Decision Trees Ensemble Learners: Bagging Random Forests Boosting (Adaboost, Gradient Boost) Classification Trees vs. Regression Trees 1, Chap. 8 2, Chap. 3 學 Decision Trees Ensemble Learners Spark MLlib 6. 7 期 :10/24 課 : 學 (I)
5 Offline Training and Cross-Validation (CV) Online Testing and Bias-Variance Trade-Off Resampling and Bootstrapping Linear Model Selection and Regularization 1:Chap. 5-6 數據分析 學 學課 課 學 GCP Scikit-Learn 7. 8 期 :10/31 課 : 學 (II) ROC/AUC / 分 分析 Mean-Square Error (MSE) 數 數 學 (AutoML) 2 Chap. 6 數據分析 學 Scikit-Learn 8. 9 期 :11/07 課 : 期 學期 數據資 課 90 分 期 數據資 分析 分 上 學期 期 :11/14 課 :MAP/MLE Naïve Bayes Bayes Naïve Bayes MAP = MLE x Prior Generative vs. Discriminate 分
6 2 Bayes 分 Logistic Regression 分 Spark MLlib/GraphX /GraphFrame 期 :11/21 課 :Bayesian Networks Bayes Nets Bayes Nets Naïve Bayes Hidden Markov D-Separation and Markov Blanket 2 Bayes Nets 分 Spark MLlib/GraphX /GraphFrame 期 :11/28 課 : 分 學 Expectation Maximization (EM) K-Means and Hierarchical Clustering Principal Components Analysis (PCM) Dimension Reduction 2 EM 分 期 :12/05 課 :Support Vector Machine (SVM) and Kernel Methods SVM Primal and Dual Forms Kernel Functions Kernel SVM 1 Chap. 9 2 (Kernel) SVM 分 Spark MLlib/SVM 融科 數
7 期 :12/12 課 :Artificial Neural Nets (ANNs) ANNs Multilayer Neural Nets Backpropagation Gradient Descent Optimization MAP/MLE Training for ANN 2 Chap. 4 ANNs 分 PyTorch 系 期 :12/19 課 : 學 (Deep Learning) (I) ANNs vs. Deep Neural Nets Deep Convolutional Neural Nets (CNNs) 學 8 PyTorch 系 融 數 期 :12/26 課 : 學 (Deep Learning) (II) Deep Recurrent Neurla Nets Backpropagation with Time LSTM, GRU, etc 學 8 PyTorch 系 融 數 期 :01/02 課 : 學 (Reinforcement Learning) Markov Decision Processes
8 Value Interation vs. Policy Iteration Q-Learning TD-Learning Policy Gradient Method Deep Reinforcement Learning 學 期 :01/09 課 : Take-Home 48 hours 期 學期 分 48 Take-Home 期 期 8-12 學期 學期 4 ( ) 1. ( ): (a) An Introduction to Statistical Learning with Application in R, G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani, Springer, (b) Machine Learning, Tom M. Mitchell, McGraw-Hill, : (a) Anand Rajaraman, and Jeff Ullman, Mining of Massive Datasets by Jure Leskovec, 2nd Edition, Cambridge University Press, (b) Kai Hwang, Cloud Computing for Machine Learning and Cognitive Applications, The MIT Press, (c) Hwang, Kai and Chen, Min, Big-Data Analytics for Cloud, IoT and Cognitive Computing, Wiley, 2017.
9 (d) Provost, F. and Fawcett, T., Data Science for Business, O Reilly Media, July, (e) Karau, H., et al., Learning Spark - Lightning-Fast Data Analysis, O Reilly Media, (f) Grus, J., Data Science from Scratch, O Reilly Media, July, (g) Wittig, A. and Wittig, M, Amazon Web Services in Action, Manning, (h) Geewax, J.,Google Cloud Platform in Action, MEAP, Manning, (i) Zheng, A., Mastering Feature Engineering: Principles and Techniques for Data Scientists, O Reilly Media, (j) Pearl, J. and Mackenzie, D., The Book of Why: The New Science of Cause and Effect, Basic Books, New York, Ford, M., Architects of Intelligence: The truth about AI from the people building it, Packt>, (a) Big data taxonomy, Cloud Security Alliance (CSA), Technical Report, (b) Fawcett, T., An introduction to ROC analysis, Pattern Recognition Letters 27, (c) Zheng, A., Evaluating machine learning models: a beginner s guide to key concepts and pitfalls, O Reilly Media, Sep., (d) Varian, R. Hal, Big data: new tricks for econometrics, Journal of Economic Perspectives, 28(2), Spring 2014, pp (e) Seth S.-D. and Varian, R. Hal., A hands-on guide to Google data, Technical Report, (f) Shmueli, G., To Explain or to Predict? Statistical Science, 25(3), (g) LeCun, Y., Y. Bengio, and G. Hinton, Deep Learning, Nature, 521(28), 學期上課 期間 2019/09/ /01/09 18 上課 ( 10/10 期 上課 數 17 ) 期間 2 分 11/07 期 01/09 期 學 分 學期 25 期 90 分 期 48 (Take-Home) 學 資 上
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