介紹

《2025 TAICA 資料探勘與應用》

📊 從資料觀察、理解、處理，到模型分析與應用，建立你與數據對話的核心能力。

資料不只是堆積起來的數字，它是當代理解世界的另一種語言。

本課程將帶領你系統性地掌握資料探勘的理論基礎與應用方法，從資料的類型與品質談起，延伸至前處理、探索性分析、視覺化、分類模型、語言處理、分群與關聯分析。

透過結構清晰的內容安排與具代表性的實務案例，

逐步建立對資料運作邏輯的敏感度，並學會如何運用資料提出問題、驗證假設、預測趨勢。

這門課適合作為資料科學、人工智慧、資訊應用等領域的入門橋樑，

無論是未來學術研究還是實務專案，都是重要的知識基底。

✦ 課程中你將一步步掌握這些關鍵知識 ✦

✅ 資料探勘的核心概念與基本流程

✅ 如何整理、轉換與理解資料

✅ 常見監督與非監督學習模型的應用方式

✅ 基礎的語言處理技術與資料視覺化方法

✅ 從資料中發現規律、建立判斷與預測的能力

資料的價值不只藏在數字裡，更藏在你能否看出它背後的關係與意義。

當你能整理、分析、建模，資料就不再只是參考，而成為決策、預測、創造的起點。

這門課是踏入資料世界的重要一步，為你日後的實作、研究與跨領域應用，建立真正有用的底層能力。

《TAICA 資料探勘與應用》一起上課吧！

This course provides a structured introduction to the theory of data mining. It begins with the foundations, defining what data mining is and examining illustrative applications. Core concepts such as types of attributes, data quality issues, and preprocessing strategies including aggregation, sampling, feature selection, and dimensionality reduction are then introduced. The course proceeds with exploratory data analysis, covering descriptive statistics, frequency distributions, and visualization methods. Students will study supervised learning models, focusing on classification, decision trees, and neural networks, followed by an introduction to natural language processing, language models, and transformers. Finally, the course examines unsupervised learning techniques, including clustering and association rules, as theoretical frameworks for uncovering patterns and relationships within data. By the end, students will gain a comprehensive understanding of the theoretical underpinnings of data mining across both structured and unstructured data.

章節

* 以下章節為預覽，請點報名後點選開始上課，進入課程

Week 1 : Introduction, Types of Attributes, Data Quality Issues
- ● What is Data Mining, Data Mining Examples
- ● Types of Attributes
- ● Data Problems - Noise, Outlier, duplicated
- ● Exercise 1
Week 2 : Aggregation and Sampling, Curse of Dimensionality, and Data Shaping
- ● Aggregation and Sampling
- ● Curse of Dimensionality
- ● Feature Selection and Creation
- ● Exercise 2
Week 3 : Data Exploration, Data Visualization and Classification definition
- ● Data Exploration, Mode and Frequency
- ● Data Visualization
- ● What is Classification?
- ● Exercise 3
Week 4 : Decision Trees and Neural Networks
- ● Decision Tree - Definition
- ● Neural Network Part 1
- ● Neural Network part 2
- ● Exercise 4
Week 5 : NLP and Transformers
- ● Language Model
- ● Transformer
- ● Basic Concept of NLP
- ● Exercise 5
Week 6 : Text mining, Clustering, Associations
- ● Text Mining
- ● Clustering
- ● Association Rules
- ● Exercise 6

常見問題

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學習履歷：
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2025 TAICA-資料探勘與應用

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陳宜欣

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