※ 本文是否可提供台大同学转作其他非营利用途？（须保留原作者 ID） （是／否／其他条件）：是 哪一学年度修课： 110-1 ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录) 谢吉隆 林明仁(挂名) λ 开课系所与授课对象 (是否为必修或通识课 / 内容是否与某些背景相关) 经济系所选修 δ 课程大概内容 本学期是教Python， 内容涵盖Python基本操作、资料处理、爬虫、文字探勘跟机器学习。 详细内容可看老师放课程网的Syllubas https://tinyurl.com/yckn3zub Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★ 没基础: ★★★ 有基础: ★★★★★ η 上课用书(影印讲义或是指定教科书) 无指定用书。老师会把当周授课教材放NTUCOOL及GitHub。 μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格) DataCamp基础课程、老师教学影片、两堂线上讲座，偶有另外录制的影片。 https://tinyurl.com/mu9uj685 σ 评分方式(给分甜吗？是紮实分？) 作业 50% 专题 40% Proposal 5%、期末Rehearsal(录影) 15%、 期末海报展评审 15%、期末报告 5% NTUCOOL影片观看进度 5% DataCamp 5% ------------------------------------------- 作业成绩在NTUCOOL上面就看得到， 专题成绩不知道几分，但应该满甜的。 ρ 考题型式、作业方式 没有考试，作业总共10份。 作业都不难，影片有认真看、花时间应该就写得出来， 但後期有几份作业出得很模棱两可，花很多时间在想出题者到底在问什麽… ω 其它(是否注重出席率？如果为外系选修，需先有什麽基础较好吗？老师个性？ 加签习惯？严禁迟到等…) 讲讲专题好了。 老师其实没设限要做什麽，大多组都是做文字探勘跟机器学习， 但如果修过计量分析，个人觉得做计量分析CP值满高的， 找份国外论文套在本国资料，再写点比较跟分析，还满容易就完成了。 Ψ 总结 虽然课程标榜授课对象为第一次学习程式， 但对没基础的同学来说，我认为上孔令杰老师的商管程式设计比较好， 打好基础後，再来上这堂课， 学习相关套件的使用(资料分析、文字探勘、机器学习等)， 再去专研自己有兴趣的领域。 若觉得行有余力，也可以去老师开通的DataCamp， 拿Data Scientist with Python证书，不拿白不拿。 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 223.200.89.193 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/NTUcourse/M.1643258352.A.AE1.html