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課程簡介 Course Introduction
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開課年度學期 Year / Term
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113 學年度 第 2 學期
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開課班級 Department
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教育學系 教三合
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授課方式 Instructional Method
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課堂教學 、 中文
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課程電腦代號 Course Reference Number
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112175
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課程名稱(中文) Course Title(Chinese)
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數據處理與初級分析
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課程名稱(英文) Course Title(English)
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Data Processing and Analysis
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學分數/時數 Credit Hours
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2 /
2
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必(選)修 Requirement / Elective Course
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選修
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授課老師 Instructor
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凃柏原
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助教 Teaching Assistant
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上課時間 Meeting Time
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星期三，節次2、3
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上課教室 Classroom
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A305
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Office Hours
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凃柏原：2222/789A
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| 獲獎及補助情形 Awards and Grants |
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| 聯合國永續發展目標 (SDGs跨域類別) Sustainable Development Goals, SDGs |
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課程目標 Learning Objectives
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Data Processing是數據資料預處理過程中的一個重要環節。在進行資料分析或建立機器學習模型之前，資料清理對確保分析結果的準確性至關重要。本課程的內容著重在於數據清理這個部分，假定修習的學生並無統計分析以及資料處理的背景，因此許多內容將由基礎介紹起，整學期課程之操作以R語言為主。
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先修 ( 前置 ) 課程 Prerequisite
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| 彈性教學規劃 Flexible Teaching/Planning Schedules |
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課程大綱 Course Syllabus
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| 週次 Week |
課程單元大綱 Unit |
教學方式 Instructional Method/Style/Teaching Style |
參考資料或相關作業 References or Related Materials |
評量方式 Grading |
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1
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什麼是數據清理
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Unit 1
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2
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R的簡介
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曾Unit 1, 2
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3
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R的資料及控制流程
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曾Unit 2, 3
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4
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函數
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曾Unit 4
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5
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資料讀取與匯出
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曾Unit 5
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6
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清理處理與清洗(一)
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曾Unit 6
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7
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(清明節期停課)
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8
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清理處理與清洗(二)
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曾Unit 6
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9
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清理處理與清洗(三)
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曾unit 6
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10
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期中考試
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11
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探索式資料分析(一)
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曾Unit 7
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12
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探索式資料分析(二)
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曾Unit 7
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13
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資料視覺化(一)
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曾Unit 8
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14
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資料視覺化(二)
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曾Unit 8
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15
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資料視覺化(三)
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曾Unit 8
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16
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互動式資料呈現(一)
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曾Unit 9
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17
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互動式資料呈現(二)
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曾Unit 9
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18
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期末考試/作業
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單一課程對應校能力指標程度 The Degree to Which Single Course Corresponds to School Competence
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| 編號 No. |
校核心能力 School Core Competencies |
符合程度 Degree of conformity |
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單一課程對應系能力指標程度 The Degree to Which Single Course Corresponds to Department Competence
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| 編號 No. |
類別 Category |
系核心能力 Department Core Competencies |
符合程度 Degree of conformity |
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01
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系所
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能瞭解教育理論與現場或職場實務知能
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4
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02
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系所
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能在與服務對象互動中呈現專業知識與技巧
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5
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03
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系所
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能運用專業知能解決教學或職場的問題
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4
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04
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系所
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能進行教育專業研發
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5
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05
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系所
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能省思國內的教育與相關制度及運作型態
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4
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06
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系所
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能針對教育相關議題進行思考、探索與處理
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4
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07
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系所
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能在教學活動或職場中呈現專業投入的敬業精神
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5
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08
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系所
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能具備持續創新與成長的特質
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5
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單一課程對應院能力指標程度 The Degree to Which Single Course Corresponds to College Competence
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| 編號 No. |
院核心能力 College Core Competencies |
符合程度 Degree of conformity |
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1
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探究能力
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5
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2
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語文與溝通能力
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4
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3
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創新與實踐能力
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5
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4
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專業知能
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5
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教科書或參考用書 Textbooks or Reference Books
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館藏書名 Library Books
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備註 Remarks
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曾意儒(2020)。資料科學與R語言（2020更新版）。https://yijutseng.github.io/DataScienceRBook/index.html
Wickham, H., Cetinkaya-Rundel, M., & Grolemund, G. (2023). R for data science (2nd ed.). Boston, MA: O’Reilly.（部分參考）
van der Loo, M. & de Jonge, E. (2018). Statistical data cleaning with applications in R. New York, NY: Wiley.
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※請尊重智慧財產權，不得非法影印教科書※
※ Please respect intellectual property rights and do not illegally photocopy textbooks. ※
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教學方法 Teaching Method
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教學方法 Teaching Method
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百分比 Percentage
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講述
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60 %
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問題導向學習
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40 %
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| 總和 Total |
100 % |
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成績評量方式 Grading
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| 評量方式 Grading |
百分比 Percentage |
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期中考
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35 %
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期末考
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35 %
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平常努力
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30 %
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| 總和 Total |
100 % |
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課程大綱補充資料 Supplementary Material of Course Syllabus
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