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價格 : NT$ / 3,280
尺寸: S / M / L / XL
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■ 台北旗艦店 台北市大安區忠孝東路四段181巷35弄27號1樓
■ 台中一中店 台中市北區一中街219巷6號1樓
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吉隆 在 [評價] 107-1 林明仁謝吉隆資料科學與社會研究- 看板NTUcourse 的推薦與評價
※ 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：
107-1
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
經濟系 林明仁
新聞所 謝吉隆
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)
社會科學院 經濟學研究所
δ 課程大概內容
第 1 週 9/10 Class introduction and What is Social Inquiry?
第 2 週 9/17 R basic 謝吉隆 (台大新聞所)
第 3 週 9/24 Holiday（中秋節）
第 4 週 10/1 R Basics 謝吉隆 (台大新聞所)
第 5 週 10/8 R Basics 謝吉隆 (台大新聞所)
第 6 週 10/15 R Basics 謝吉隆 (台大新聞所)
第 7 週 10/22 R Basics 謝吉隆 (台大新聞所)
第 8 週 10/29 Getting CSV and JSON plus XML or Accessing Database
謝吉隆 (台大新聞所)
第 9 週 11/5 Getting data from Social media 謝吉隆 (台大新聞所)
第 10週 11/12 Crawling web data, e.g. ptt 謝吉隆 (台大新聞所)
第 11週 11/19 Data Science and Economics 陳釗而 (東京國際大學)
第 12週 11/26 Data Science in Sociology 江彥生 (中研院社會所)
第 13週 12/3 Data Science in Psychology 黃從仁 (台大心理系)
第 14週 12/10 Data Science in Geography 溫在弘 (台大地理系)
第 15週 12/17 Data Science in Humanity 謝舒凱 (台大語言所)
第 16週 12/24 智庫驅動 謝宗震執行長
第 17週 12/31 Holiday
第 18週 1/7 Final Presentation 討論
第 19週 1/14 Student Presentation
Ω 私心推薦指數(以五分計)
【程式初心者】
想對程式語言心生恐懼 ★★★★★★★★★★
想要用這堂課打好基礎 ★★
沒有大腿可以抱 ★
【對任意程式語言多少有些熟練】
想學爬蟲 ★★★
想聽大數據講座 ★★★★★
沒有大腿可以抱 ★★★
【大神】
享受當大腿的感覺 ★★★★★★★★★★
想要普渡芸芸眾生 ★★★★★★★★★★
想要精進神之境界 ★
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
老師會在Github上面每週更新詳細的R檔案 ← 這堂課最有意義的部份
講座的PPT檔要看講者願不願意提供
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
前八週就是老師在台上講解他的rmd檔（後面再詳述他怎麼教的）
之後就是每個禮拜一個講者來講自己研究領域跟大數據有關的講題
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
借前一篇R大的格式
上課參與: 20% （助教幾乎每個禮拜都會點名）
課後作業: 20% （這學期共六份作業）
期中報告: 20% （個人報告）
報告內容須包含兩部分:
第一部份為演講主題摘要 (300 字以內)，
第二部份則選定一個主題，先定義研究問題，
簡單描述所需資料變數為何，以及所採取的分析方法跟可能的結果。
期末報告：40%
三 - 四人一組，組內需涵蓋社科院至少三個系以上成員。
報告內容須包括: (1) 研究主題的定義與重要性，
(2) 資料取得、呈現、與分析，以及 (3) 結論的可信度。
基本上前60%的分數如果會寫程式、有乖乖寫作業，上課都有到（基本上可以做自
己的事情）就沒什麼大問題，期末報告組內只要有一隻大腿，你不要太雷組內互評
太慘的話，想要拿到A以上的分數應該是很簡單的事情。
但是如果不太會寫程式...還是可以...挑戰看看...啦...（極度不建議）
這堂課對新手極度不友善，請各位初心者三思
ρ 考題型式、作業方式
作業就老師上課教的再延伸一(ㄏㄣˇ)些(ㄉㄨㄛ)，但老實講，如果老師上課教的
東西你都可以聽得懂甚至融會貫通，那這些延伸題目真的不算太難。
但問題就在於，老師上課教的東西要懂...要跟上...不太容易啊...
期末報告是三到四個人一組，在期初的時候教授就有先提過會在期末的下一個禮拜
再報告，基本上只要組內有一隻大腿、其他人不雷都至少有在做事情，這份報告在
我修過的所有程式課中loading是最輕的。
但大家都知道，台大騎車技術不怎麼好，自由騎士（free-rider）反而騎的夏夏叫
，一個組又是要至少三個系組成的（後來沒了），如果是不熟的要不很難約討論，
要不然就是整學期裝死只能在期末互評制裁他，所以還是建議約認識的人團報比較
輕鬆一些。
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…)
沒基礎的話，真的是不太建議來修這堂課啊拜託拜託。電機資工資管之類的系所開
了很多不錯的程式課，看你是想要扎扎實實的打好程式基礎（鄭士康），或是大家
比較喜歡開放式課程那種自己安排時間的程式課（孔令傑），台大都有很多其他讓
大家收穫滿滿的課，真的不要讓自己初碰程式就信心受創。
Ψ 總結
我這篇打得可能言詞太激烈了一點，但是我覺得這是我上完這麼一堂課之後很真實
的反饋，大家都經濟系的，當然也希望這堂課之後能夠讓學弟妹學到更多東西。
首先是關於謝老師的部份，老師蠻適合去做類似Coursera或是開放式課程，可以暫
停倒轉的課，老實說老師的課是真的能夠學到東西的，但是僅限於對程式已經有概
念的同學。
當一個初學者對於程式的基本架構都還感到徬徨的時候，謝老師已經開始用很快的
速度打開Rstudio講起東西來，螢幕上的字那麼小、老師劈哩啪啦的打了一長串的
code，然後迅速的切換各種瀏覽器、講義、程式碼、網頁原始碼，我看了真的是幫
初學者怕爆。第一堂課，老實說，要不是回去有老師的Github輔助，我還真不知道
兩個小時做了些甚麼事情。
這是一堂兩學分的課程，再加上只有半個學期是在上程式設計的，和其他動輒三四
學分的程式課，只用了別人六分之一的時間就希望能夠讓大家可以熟練地使用這個
工具嗎？雖然很多程式架構我們不需要用到，所以不教（對這堂課來說）也是無所
謂，但綜觀整個程式設計的歷程，這種囫圇吞棗的方式我想，應該不是兩位教授當
初想要開這門課的初衷吧。
舉個最簡單的例子，我們現在把所有的同學找回來，請大家當場寫一支簡單的爬蟲
程式，不可以參考教授的rmd或是任何網站；我相信絕對不到二分之一、甚至三分
之一的同學有能力寫出這支程式。
再來提到課程的安排好了，不知道大家有沒有上過一些課，第一個禮拜會把接下來
一個學期的東西，用一兩個小時濃縮成一個課程的概覽？如果大家很喜歡這某種方
式的話，這堂課可以讓大家聽九個不一樣的課程概覽喔!聽完你會覺得很有趣，但
是完全不會有概念自己要怎麼去做喔!
就像是教完國小生背九九乘法表，然後開始帶他看國中數學的大綱:「喔我們第一
個單元是在教數與數線、第二個單元是因數與倍數喔．．．」台下的學生覺得數學
真是有趣(嗎)，但是對於老師在講三小完完全全沒有概念。或許這是一個了解大數
據的在各個領域的應用最快的方式，但是講完我們還是不知道一開始學完爬蟲跟這
些東西有甚麼關聯......與其叫做「資料科學與社會研究」，把課程取名為「簡易
爬蟲教學與大數據領域運用概覽(但我不會教你怎麼去用)」相信會更為貼切。
這樣的安排，老實說，我覺得不是很好，或許這門課可以變成是一個一學年的課程
，上學期完完全全就是在幫大家打Ｒ的基礎，可以在中間穿插幾個小的實作專案，
當作是一個小階段的練習成果，講座改成是每隔一段時間來當作是課程的調劑，或
是把大家實作的專案去跟接下來的分享做結合，像是寫完一個爬蟲之後，下個禮拜
請某個教授分享他利用爬下來的資料做了什麼樣的分析、用什麼樣的角度去審視資
料的意涵，讓大家更知道說，我做了爬蟲到底可以幹嘛，我覺得更有意義吧；不要
再像是通識講座一樣，請一大堆人來分(ㄒㄩㄢˋ)享(一ㄠˋ)研究成果，這樣的課
到底有甚麼意義......台大已經有太多這樣的拉基課程，真的是夠了。
最後最後，真的是必須感謝Ashe助教，一開始寫R的時候常常寫信問他，他都很耐
心的回信、講解，在倒數第二個禮拜的專案討論也給了我們很多建議；另外一位助
教...我還真的不知道她在幹嘛欸...雖然每堂課幾乎都有出現，但是點名都還是
Ashe助教在做= =我對她最大的印象...就是期末報告忘了借教室，呵。
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