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Academic Affairs 教學大綱、計畫及核心能力
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教學大綱暨計畫 Syllabus & Teaching Plan
課程名稱
Course Name
資料探勘與應用
Data Mining: Concepts, Techniques, and Applications
系所課號
Curriculum No.
COE6002
學年期 / 課號
Semester / Serial No
113  - 1  / 7002
修別
Required/Elective
選修
授課方式
Course Type
遠距教學(同步)
開課班級
Class
工程碩
講授-實習-學分
Credits
3-0-3
上課時間教室
Schedule/Classroom
1-BCD/
授課教師(教師所屬系所)
Instructor(Department)
各教師(工程學院)
人數上限
Max
限45人
教師聯絡資訊E-mail及分機(可洽詢教師所屬系所)
Instructor’s E-mail and Ext.(contact the department)
BEX02
備註
Instructor
英語授課遠距教學(同步)
教育部補助「臺灣大專院校人工智慧學程聯盟(TAICA)」，授課教師：國立清華大學陳宜欣老師。限本校學生修課。
課程簡介
Course Introduction
Data mining serves as a crucial field that leverages advanced algorithms to reveal hidden, yet invaluable insights buried within extensive datasets. These algorithms are drawn from a multitude of areas such as machine learning, artificial intelligence, pattern recognition, statistics, and database systems, working together to facilitate a deeper understanding and analysis of data.

開設學校：清華大學
開授教師：陳宜欣
班級人數：1200人(保留200人給清大，聯盟學校平均每校約45人)
開課級別：研究所課程（開放全校大三(含)以上選課）
授課語言：英語授課
同步遠距上課時間：星期一 9:00-12:00
◎遠距上課位置：https://www.youtube.com/@ISA5810DataMining
◎課程網頁：https://www.cs.nthu.edu.tw/~yishin/courses/ISA5810/ISA5810-2024.html
教學目標
Teaching Objectives
This course is designed to equip you with the foundational knowledge and hands-on experience needed to delve into the expansive world of data mining. Whether you are looking to enhance your skill set or embark on a new career path, this course will serve as a stepping stone to achieving your goals. The curriculum encompasses a range of topics that will introduce you to the core concepts and techniques prevalent in the field of data mining. These include:
Association Rules: Understand the principles behind identifying rules that highlight relationships between seemingly independent data in a database.

 Clustering: Learn about grouping a set of objects in such a way that objects in the same group are more similar to each other than to those in other groups.
 Classification: Gain knowledge on the procedures for identifying the predefined class of a new observation.
 Text Mining: Equip yourself with the skills needed to analyze and interpret large collections of text data to extract meaningful information.
 Data Mining Applications: Explore the various practical applications of data mining across different industries and sectors.
評量方式
Evaluation methods
Two assignments: 20%
One short presentation: 10%
One project: 25%
One exam: 35%
Class participation (in or after class): 10%
課業輔導時間
Office hours
同步遠距上課時間：星期一 9:00-12:00
教材網站資訊
Teaching Materials
教材不適合上網的理由：智慧財產權
教學計畫附件
Attachment File
Books
教材及參考書目
Calendar
教學計畫及進度
CourCore
核心能力關聯
※請遵守智慧財產權觀念。不得非法影印教科書。 
週次教學內容與作業進度教學方式備註各週遠距上課網址( 按我進TronClass課程目錄 )
第1週 Introduction 遠距教學 9月2日
第2週 Overview and Data 遠距教學 9月9日
第3週 Overview and Data 遠距教學 9月16日
第4週 Lab 1 遠距教學 9月23日
第5週 Classification 遠距教學 9月30日
第6週 Classification 遠距教學 10月7日
第7週 Text Mining 遠距教學 10月14日
第8週 Text Mining 遠距教學 10月21日
第9週 Lab 2 遠距教學 10月28日
第10週 DM Clustering & Project Progress Report 遠距教學 11月4日
第11週 DM Clustering 遠距教學 11月11日
第12週 Association & Project Progress Report 遠距教學 11月18日
第13週 Association 遠距教學 11月25日
第14週 Final Exam (同時段同步考試) 遠距教學 12月2日
第15週 Student Paper Presentation (同時段同步報告) 遠距教學 12月9日
第16週 Final Demo Presentation 遠距教學 12月16日
第17週 - 遠距教學
第18週 - 遠距教學
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