※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID）
（是／否／其他條件）： 是
哪一學年度修課：
109-2
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
楊立偉
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關)
資管系、工管系選修
δ 課程大概內容
Text-mining、Python實作股票預測、商業數據分析實作
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
甜 ★★★★★
涼 ★★★ ~ ★★★★★
(看你的基礎與想要拿到的成績)
自己一個人去修課又不夠強 ★
跟一個認識的人去修課 ★★★
結伴修課湊成一組 ★★★★★
自己一個人去修課而且是電神 ★★★★★
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
教授自編講義、91APP自編講義
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
教授有先錄好影片，大概把一些像是 K-means Clustering 、 SVM 的原理講過
一遍
，太艱深的數學證明是沒有滴。不過我覺得這門課很吃自學，因為教授雖然教學
品質不錯
同學問問題也會也有耐心回答，但畢竟上課只上理論，最重要的實作還是需要自
己
這門課其實還有一個很重要的地方，如果你真的想學東西，上台報告的同學
分享要認真看。很多組別都做出了我覺得蠻厲害的東西，所以我覺得上台報告
也是這門課學習的重點之一吧
另外每幾個禮拜需要到教室討論專題
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
- 作業及互動表現 (40%)
- 期中報告及互評 (30%)
- 期末報告及互評 (30%)
很甜吧，不過不太確定分組作業的評分標準，我個人作業 87 分，
另外我們這組期中專案被叫上台報告但期末沒有，最後拿 A+。
不過我覺得很多組做的都很厲害，所以不知道教授是不是利用互評讓
每組的每個成員的分數不同(不過教授說互評占分不重就是了)
ρ 考題型式、作業方式
本來好像有兩次個人作業，不過後來因為疫情取消了作業二，
只剩作業一，主要是利用 TF-IDF 、卡方值等指標查找關鍵詞，
不過作業一只是讓你玩玩看文字探勘平常是怎麼用的，所以爬蟲拉、
計算這些數值拉，教授都幫你準備好了，你只需要利用 Excel看看法
比較數值，按照自己的感覺找出關鍵詞即可
期中專題是用教授收集的各大新聞網以及財經版的新聞，自己選一隻股來
預測發生這些新聞後隔天是看漲還是看跌
期末專題是與91APP合作，利用他們提供的真實數據集做數據分析。
這幾乎沒有限制，可以想各種方法利用這些資料生出實際價值
他們也會先講述目前它們公司的作法，可以大致了解電商生態，還算不錯
不過這邊可能需要一些商業概念，不然也做不太出來，題目也想不太到
ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？
加簽習慣？嚴禁遲到等…)
加簽是抽學生證，資管系、工管系、外系各有名額，若資管系、工管系的學生
也可以把自己的學生證丟到外系的地方，自己估算怎麼樣比較會上
基礎的部分據老師所說是不會寫 Python 也沒關係，去網路上找一本
「快快樂樂寫python」在期中之前看完就好，不過我持懷疑態度。
我應該還算有點基礎，都覺得自己應該能夠多練習AI實作之後再來修這門課，
不知道那些毫無基礎的同學是怎麼想的，看到可以幫我補充一下感想><
不點名
這門課最讓我火大的地方就是組員惹，因為我是外系的，分組的時候都不認識
只能請助教幫忙分組。最後六個人一組，一個好像期中專題做開始
還是做到一半才停修，另外有兩個通常不做事，其中一個在做期末專題的時候
甚至完全沒出現也不參與討論。所以我才說這門課不適合自己去修。但我後來
想想，也有可能是我自己不夠厲害，要是我一些朋友身處這些環境，就算一個人
也可以做出好的成果，更何況我還有兩個願意努力一起做的組員，所以我也沒有
甚麼好抱怨的了，順便在這邊謝謝我那兩位組員!!!!
Ψ 總結
以我大二的程度來說，我覺得這是一門商業數據分析入門的好課，可以認識到很
多
新的東西，但內容可以再加深一點會更好。