※ 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：
110-2
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
林大溢
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)
數學系選修
δ 課程大概內容
學期前半段實體上課，後半段因疫情升溫改為線上。
老師基本上依循自己投影片的架構，前半段的課程中先將「大數據」這個觀念分為
五個面向來做介紹，中間夾雜各種實務案例、包含但不限於各種公司的商業決策、
政府、學校機關依據大數據所施行的各種措施。後半段則更著眼於實務的運用。
說是這樣說，但其實就是老師分享他的經歷、故事，完全不會有各種數學，
就當作是去聽老師講講故事就好了。（大家在台下也都在做自己的事情 XD）
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
輕鬆休閒無負擔：★★★★★
數學系學分乞丐：★★★★★
想修超難數學課：☆☆☆☆☆
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
老師自備投影片。
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
基本上這就是堂三小時的演講課。（只是班級人數只有十來個而已 XD）
老師實務經驗豐富，有各類產業與大數據結合的經驗能夠和大家分享，
口條也算順暢，不會讓底下的同學想睡覺，但也不會到刺激思考就是了。
此外老師會希望同學能夠試著表達自己的意見，因此很喜歡點底下同學發言。
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
35% 期中簡報、上台報告
45% 期末簡報、上台報告
20% 期末紙本報告、課堂表現
沒作業、老師對報告的要求也不嚴苛，這門課算非常涼、給分也還算甜。
ρ 考題型式、作業方式
期中報告算是期末報告的 proposal，在期中上台報告的時候老師會發表意見，
像是報告方向不對、分析方法優劣、有哪些資料值得加上...等等。
題目千奇百怪，從分析客運運量、NLP、產業薪資、超商選址...都有。
期末報告則需要將期中報告更臻完整，最好是能夠吸收期中時老師的回饋，
並且需要繳交一份 10-15 頁的投影片、5-10 頁 A4 的紙本報告。
並且要做好被老師提問的心理準備，通常老師問的問題蠻發散的，
確保對自己的報告題目足夠了解，放輕鬆回答就好。
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…)
應該（？）重出席，因為小班制的關係，老師很容易能記住每個人，
就算沒有每次都點名，也容易記住哪個臉孔沒有出席。可能對分數有影響。
不須有任何基礎，不過如果有學過程式能做資料分析會蠻有幫助，
不過就算只是用 excel 跑敘述統計也 ok，主要是從 data 中看出的 insight。
Ψ 總結
就是一堂輕鬆的演講課，適合對大數據的應用本來就有一定認識，
並且缺學分的人來修。如果想藉由這堂課來認真了解大數據的話，可能會有點失望。