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※ 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:109-1
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師,以方便收錄)
孔令傑老師、盧信銘老師
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)
管理學院選修兼A6通識 (詳細內容左轉看rrro的文章吧~ )
δ 課程大概內容
從變數、運算式...到類別物件、部分套件(plt, tkinter, bs4, sklearn...),
最後以Github、專題實作收尾。
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★
撐得下去的話,收穫滿點、分數也給很甜。
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
Coursera 資源 課程教材、助教講義、《Think Python》
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
每周自行上Coursera觀看影片、上NTUCOOL觀看助教影片(讚!!)或討論、
上NTUCOOL、PDOGS繳交Homework(本學期8次作業),
最後幾周再以專題報告結尾。
(另有安排不少助教,遇到解決不了的問題時,可依規定去諮詢。)
σ 評分方式(給分甜嗎?是紮實分?)
甜、扎實!
------------------------------------------
Homework 40% (The lowest one homework grade will be dropped.)
Quiz 5%
Two Exams 25% (15% for the higher and 10% for the lower)
Final Project 30%
------------------------------------------
第二次期中考爆了,總成績還能接近滿分...
ρ 考題型式、作業方式
先到NTUCOOL看題目,依題意撰寫程式,再將完成的程式碼丟到PDOGS。
Homework可馬上看到分數;期中考則不會,要自行發覺程式是否有問題。
本學期Homework總共有8次,每次有三或四個題目,難度的話...
前幾次作業,一個下午約可完成;
後幾次作業,一個下午可能只能完成一題...
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…)
線上學習~ 整個學期只要期中考記得出席考試即可。
另外提一下期末專題,
從公告分組結果(12/12)到繳交專題影片(12/29),只有半個月的時間...
個人覺得對邊緣人初學者非常不友善...
建議邊緣且初學的人盡早找好組別,
也要多蒐集以前做過哪些東西及用了哪些套件。
(Youtube、Github可搜尋到一些,或詢問修過的同學...)
本學期本組是用plotly及Dash,
實現商業智慧軟體(Power BI、Tableau)的功能,
用起來跟R語言的shiny套件類似,個人覺得用來做專題CP值滿高的。
Ψ 總結
必須說... 這堂課loading真的頗重!!
我在開學前,有先把Coursera上的影片都看完,
但實際開始修課,還是花了許多時間(寫作業)... 比我任何一門必修還多...
不過學到的東西的確不少~ 例如,必修有需要用Stata跑分析,
索性就改用Python的statsmodels、linearmodels跑,用起來不錯又潮~
另外,最近有用requests從網路抓了400多張圖片,再用PIL併成PDF檔,
不用一個一個另存新檔,也不用PDF編輯軟體合併,效果相當滿意~
總結來說,好課一堂!
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