基本素養 Basic Literacy
核心能力 Competence
課程概述 Course Description
本課程是跨領域的平台,透過在研究設備以及社會科學的研究對象上所用的數位資訊收集以及應用的創新,而利用程式設計加以整合與實踐。在本課程中,我們將一同學習社會科學學生較為陌生的程式設計基本概念,培養基礎程式撰寫能力,並利用常用小工育與方法,來達成資料收集、整理與初步分析的目的。本課程也將介紹「數據資料庫分析」與「文字資料庫分析」等社會科學研究方法,並導入大數據與科技數位工具,提升社會科學院師生在研究與教學的工具使用,並縮小學生所面對的學用差距。並透過實例,讓學生「動手應用」新興大數據與數位科技進行實作,建立「自主學習」,並培養「面對問題」、「釐清問題」、「列出策略」、「動手解決」等「解決問題」的能力。本學程也將融合最新大數據及數位科技趨勢,使社會科學院學生「跨領域溝通與整合」的能力,並讓學生易於與業界接軌,為學術研究與實務應用取向兼具的課程,並奠定「做中學」與「終身自主學習」的概念與能力,而能適應跨領域大數據數位時代的到來。Programming for Social Scientists
課程學習目標 Course Objectives
課程進度 Progress Description
進度說明 Progress Description | |
---|---|
1 | Python--Introduction (9/9) |
2 | Python--Basic (I) (9/16) |
3 | Python--Basic (II) (9/23) |
4 | Object-oriented Programming (OOP) and examples (9/30) |
5 | Project 1 (10/7) |
6 | Python--Advanced & Numpy, Pandas (10/14) |
7 | Visualization & Regular expression (10/21) |
8 | Web Crawler (I) (10/28) |
9 | Invited Speech (11/4) 預定--(張道行/高科大資工系: 自然語言處理的概念與前瞻發展) |
10 | 校慶停課一次 (11/11) |
11 | Web Crawler (II) (11/18) |
12 | Project 2(11/25) |
13 | Proposal & Web Crawler(III) (12/2) |
14 | Regression (12/9) |
15 | Machine Learning(ML) (12/16) |
16 | Neural Networks(NN) (12/23) |
17 | Group Presentation (I) (12/30) |
18 | Group Presentation (II) (2021, 01/06) |
有關課程其他調查 Other Surveys of Courses
1.本課程是否規劃業界教師參與教學或演講? 否Is there any industry specialist invited in this course? How many times? No
2.本課程是否規劃含校外實習(並非參訪)? 否
Are there any internships involved in the course? How many hours? No
3.本課程是否可歸認為學術倫理課程? 否
Is this course recognized as an academic ethics course? In the course how many hours are regarding academic ethics topics? No
4.本課程是否屬進入社區實踐課程? 否
Is this course recognized as a Community engagement and Service learning course? Which community will be engaged? No