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R: 程式、機率與統計 (112-2)
1. Introduction to course
2. Basic R Language and Introduction to R studio
3. Exploratory Data Analysis (1)
4. Exploratory Data Analysis (2)
5. Data Visualization (1)
6. Data Visualization (2)
7. Sampling Distribution
8. Midterm and Practice
9. Significance Testing (1)
10. Significance Testing (2)
11. Simple Linear Regression
12. Interpretation of Linear Regression
13. Logistic Regression
14. Hands-on Practice and Group Discussion
15~16. Group Presentation
商業分析實務(CM512 2024.09)
1. R與課程簡介 (CM512 2024.09)
2. 基本運算 (CM512 2024.09)
3. 資料案例 (CM512 2024.09)
4. 資料框整理套件 (CM512 2024.09)
商業分析實務(CM512 2024.02)
1. R與課程簡介 (CM512 2024.02)
2. 基本運算 (CM512 2024.02)
3. 資料案例 (CM512 2024.02)
4. 資料框整理套件 (CM512 2024.09)
5. 繪圖套件 (CM512 2024.02)
6. 資料探索 (CM512 2024.02)
7. 進階資料探索方法 (CM512 2024.02)
8. 機率概論 (CM512 2024.02)
9. 線性迴歸模型 (CM512 2024.02)
10. 邏輯式迴歸 (CM512 2024.02)
11. 從預測到決策 (CM512 2024.02)
12. 預測性模型 (CM512 2024.02)
13. 假設與模擬 (CM512 2024.02)
商管軟體設計(112-1)
商管軟體設計(113-1)
金融數據分析(112-1)
大數據、機器學習與人工智慧(112-1)
跨域智慧創新學程
商業大數據分析資料案例 (CM505)
數位行銷與電子商務資料案例
金融服務與金融科技資料案例 (CM506)
產學合作廠商
學長姐修課經驗分享
過去課程
暑期課程
R:商業數據分析 (2022.09)
R程式、機率與商務 (2022.02)
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社群連結
學習地圖
APP互動教材
R:數據分析與統計
數位行銷
基礎課程
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大數據平台
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公開資料集資源連結
同學作品發表
數位內容協作機制
YELP評論分析:資料探索
YELP評論分析:產業分析
顧客價值管理
產品銷售資訊
預測性模型
購物籃分析
圖像辨識與轉換學習
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總統大選八卦
互助學習小組
2022
Python讀書會
商業大數據:內容製作與推播小組
職場必備Excel讀書會
UI/UX Figma學習讀書會
管理顧問兼產業研究社
中山財管產業研究暨商業分析讀書會
2021
用R寫論文
巨量資料視覺化創新研究
雲端深度學習2.0
商業大數據:內容行銷&社群經營
2020
網路程式設計研究社
財務分析組合小組
基礎R讀書會
大數據應用程式開發學習小組
PTT文集應用學習小組
2019
計量經濟
時間序列與商業預測
數位行銷
資料視覺化
活動與競賽
R:Shiny 工作坊
2021 Business Big Data Workshop
2021 BigVis 線上研討會
2021冬 – 商業智慧日體驗營【大學 R YOU READY?】
2020夏 – 商業智慧日體驗營 【R與台灣的量子糾纏!】
2020 RiTW 線上研討會
2020春 – 商業智慧日體驗營
2020 產學合作機會
2019 產學合作座談會
2019 網站流量資料分析
2018 雲端深度學習工作坊
2019 R環境下執行大數據運算工作坊
應用
物流與作業管理
R:在互動地圖上比較物流績效
R:動態泡泡圖
R語言的魅力:用空間地圖快速看清數字背後的物流資訊!
行銷管理
商業數據分析流程
大數據時代的數位行銷
產品設計、競爭策略
推薦系統
購物籃分析
顧客價值管理
模型、預測與決策
財會金融
選股策略
資本配置
一星二陽K棒組合程式範例
投資組合
Bitcoin套件
Tidyquant套件介紹
方法
用R學統計
R:疫苗接種後死亡人數 (1)
漫畫
看漫畫學程式 (1) 資料檢視
看漫畫學程式(2):資料視覺化 – 點狀圖
看漫畫學程式(3):資料視覺化 – 條狀圖
看漫畫學程式(4):資料視覺化 – 折線圖
大數據分析方法簡介
機器學習、預測性模型
機器學習的技術架構
監督式學習
非監督式學習
預測性模型
交叉驗證、參數調校
非結構化(文字)資料
巨量尺度縮減
深度學習、人工智慧
簡單辨識
物件辨識
自動翻譯
自動編碼器
機器創作
增強式學習
轉換學習
社會網路分析
資料視覺化(情緒分析)
文字分析
Yelp資料集探索
文集內容分析
LDAvis Demo
互動圖資網頁
多層次互動地圖
高雄市房地產時價登錄
時空間的視覺化
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研究資料集資源分享
服務架構、平台規格
Hadoop + Spark 集群使用說明
Kubeflow 集群使用說明
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