【107-2】大數據與政策分析應用精進

Big data and policy analysis application

劉宜君 (元智大學)

 「大數據」(Big Data)自2011年起逐漸進入社會大眾的視野,相關書籍與論述如雨後春筍般出現,各行各業也都對此一名詞充滿關切與期待。本課程在使人文社會領域的學生有系統地認識大數據的應用...

Ch 1. 課程與教師介紹 /  劉宜君、簡廷因
Ch 2. 大數據與社會福利政策與醫療衛生政策分析 /  劉宜君
Ch 3. 業界人士演講(I) :Tableau基礎操作課程 /  劉宜君、Tableau技術工程師蕭鎮宇、潘思融
Ch 4. 大數據與交通政策分析 /  劉宜君
Ch 5. 業界人士演講(II):SAS Enterprise Guide概念與操作 /  劉宜君、校外專家(SAS講師 沈詩佩)
Ch 6. 業界人士演講(III):SAS Enterprise Guide概念與操作 /  劉宜君、校外專家(SAS講師 沈詩佩)
Ch 7. 業界人士演講 (IV) :SAS Enterprise Guide案例實作 /  劉宜君、校外專家(SAS講師 沈詩佩)
Ch 8. 期中分組報告 /  劉宜君
Ch 9. 大數據與農業政策分析 /  劉宜君
Ch 10. R語言基本概念與運算 /  簡廷因
Ch 11. R運算與變數種類、資料處理與篩選 /  簡廷因
Ch 12. R語言視覺化繪圖 /  簡廷因
Ch 13. R語言線性迴歸 /  簡廷因
Ch 14. 業界人士演講 (V) :大數據與關稅政策分析 /  簡廷因、劉宜君
Ch 15. R語言分組實作(I) /  簡廷因、劉宜君
Ch 16. R語言分組實作(II) /  簡廷因、劉宜君
Ch 17. 期末考試 /  簡廷因、劉宜君

計畫主持人資訊

姓 名 劉宜君
電子信箱 chun0820@saturn.yzu.edu.tw
電 話 (03)4638800#2160
服務學校 元智大學
系所單位 社會暨政策科學學系
職 稱 教授兼主任

教師簡介 (更多資訊)

姓 名 劉宜君
現 職 元智大學社會暨政策科學學系教授兼主任
E-Mail chun0820@saturn.yzu.edu.tw
連絡電話 (03)4638800#2160

最高學歷

國立臺北大學公共行政暨政策博士

研究專長

大數據

社會媒體之非結構資料分析

大數據與隱私議題

近年研究主題

大數據對於醫療照護影響與醫療隱私保護之研究

社會企業利用社會媒體之非結構資料初探

大數據產業的資料隱私問題與對策

大數據與政策創意之研究

中文課程名稱: 【107-2】大數據與政策分析應用精進
英文課程名稱: Big data and policy analysis application
教師姓名: 劉宜君
簡廷因
開課學校/系所: 元智大學
開課學期: 1072
學分數: 3 學分
課程關鍵字: 大數據
課程領域: 社會科學
課程階層: 高階
應用數位技術/工具:

  上課方式以老師講授與同學課堂討論為主,並要求同學進行實作練習。 此外,專題演講包括:Tableau基礎操作、大數據與智慧農業、SAS Enterprise Guide操作。

先備課程: 大數據與政策分析應用基礎
延伸及相關課程: 大數據與政策分析應用進階
參考網站: 巨量資料分析

課程概述

 「大數據」(Big Data)自2011年起逐漸進入社會大眾的視野,相關書籍與論述如雨後春筍般出現,各行各業也都對此一名詞充滿關切與期待。本課程在使人文社會領域的學生有系統地認識大數據的應用實務案例、大數據的影響與限制,與相關議題,以及認識資料分析軟體、視覺化軟體等概念與操作。課程分為二個部分進行,首先,介紹大數據在政策分析與企業行銷的應用案例、大數據對於個人與社會整體的影響;其次,說明大數據資料分析工具與技術運用。

教學目標

 本課程透過人文社會學院與資訊學院教師跨領域的合作與共時教學,幫助學生做跨領域的學習,並形塑跨領域對話的環境,培養人文社會領域學生的數位人文基本素養、複雜系統思維、大數據科技哲學思維、數位與網絡邏輯、程式流程與運算思維等,以及使用及再學習新型數位工具及處理大數據的能力。

修課條件

 一、期中分組報告內容以大數據在政策運用為主,製作powerpoint,使參與同學能充分了解報告內容。
二、期末報告以R語言實作為主。
三、課程鼓勵同學參與三月的Tableau工作坊、五月的民調工作坊與參訪,完成參加並取得證書者,分別加學期總成績各五分。
四、校外專家演講時,提供學習單,每位同學需撰寫學習心得。
五、鼓勵同學參加競賽,例如SAS與玉山銀行辦理的大數據資料科學家競賽,補助報名費與交通費等

授課方式

其他

成績評量方式

 一、 課堂參與(佔20%)
二、 作業(佔20%)(包含課程練習作業、課程學習單)
三、 分組報告(佔60%)
四、 授課教師保留調整教材及指定閱讀資料的權利。

教學進度

(1)課程與教師介紹
(2)大數據與社會福利政策與醫療衛生政策分析
(3)業界人士演講(I) :Tableau基礎操作課程
(4)大數據與交通政策分析
(5)業界人士演講(II):SAS Enterprise Guide概念與操作(1)課程與教師介紹
(2)大數據與社會福利政策與醫療衛生政策分析
(3)業界人士演講(I) :Tableau基礎操作課程 (Tableau原廠認證技術工程師蕭振宇、潘思融)
(4)大數據與交通政策分析
(5)業界人士演講(II):SAS Enterprise Guide概念與操作(SAS講師 沈詩佩)
(6)業界人士演講(III):SAS Enterprise Guide概念與操作(SAS講師 沈詩佩)
(7)業界人士演講 (IV) :SAS Enterprise Guide案例實作(SAS講師 沈詩佩)
(8)期中報告
(9)大數據與農業政策分析
(10)R語言基本概念與運算
(11)R語言基本概念與運算
(12)R運算與變數種類、資料處理與篩選
(13)業界人士演講 (V) :大數據與關稅政策分析
(14)R語言線性迴歸
(15)R語言分組實作(I)
(16)R語言分組實作(II)
(17)期末報告
(6)業界人士演講(III):SAS Enterprise Guide概念與操作
(7)業界人士演講 (IV) :SAS Enterprise Guide案例實作
(8)期中報告
(9)大數據與農業政策分析
(10)R語言基本概念與運算
(11)R語言基本概念與運算
(12)R運算與變數種類、資料處理與篩選
(13)業界人士演講 (V) :大數據與關稅政策分析
(14)R語言線性迴歸
(15)R語言分組實作(I)
(16)R語言分組實作(II)
(17)期末報告

授課對象

 20

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