國立中山大學 110學年度第1學期 課程教學大綱
National Sun Yat-sen University 110Academic year1st Semester Course syllabus
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中文名稱 Course name(Chinese) |
厚數據與意義探勘 |
課號 Course Code |
IPS506 |
英文名稱 Course name(English) |
THICK DATA AND INTERPRETATION |
課程類別 Type of the course |
講授類 | 必選修 Required/Selected | 選修 |
系所 Dept./faculty |
政治學研究所碩士班 |
授課教師 Instructor |
劉正山
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學分 Credit |
1 |
因應嚴重特殊傳染性肺炎(武漢肺炎),倘若後續需實施遠距授課,授課方式調整如下: |
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因應嚴重特殊傳染性肺炎(武漢肺炎),倘若後續需實施遠距授課,評分方式調整如下: |
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課程大綱 Course syllabus |
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「厚數據」(thick data)指的是蘊藏豐富資訊的資料,而「意義探勘」(meaning mining)則是透資料方析與詮釋的方法,萃取出資料中的意義與洞見(insight)。這一學分的課程對於在學生或新生來說,可以作為資料科學的入門小品;對歷經資料科學訓練之後的學生來說,它可以作為一場回顧及自我提升之旅。至於已經要畢業卻還未修習過資料分析的訓練的學生來說,也可以將它視為銜接職場,建立正確心態的工作坊。 面對資料是金的年代,劉老師自2014年起就有一個清楚的立場:人文、社科、管理領域培育出來的學生,最好能夠不怕資料分析,並且能透過資料分析流程,看見有助於決策、有助於理解現實的資訊。學生一旦具備這種解讀資訊、看穿資料、解讀資料的能力,在瞬息變化的職場中將更具競爭力。因此,劉老師不只是將「厚數據」當作某一種類型的資料或數據集,而是將它當作是一種永遠不會退流行的方法論立場,將它介紹給有心挑戰職場的學生。本課程的最重要目標,便是帶領同學建立對數據的正確態度及責任感,在兩天半的訓練中,作好當個「資料偵探」(data detective)的準備。
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課程目標 Objectives |
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要當資料科學家不必先成為工程師。寫程式不是資料偵探最優先需要學會的能力。對人社管沒有程式設計基礎的學生來說,R具有短時間上手的優勢。本課程將分為五階段進行,用R及RStudio貫串整門課:認識厚資料方法論、認識資料分析工具、解讀實作資料分析、分組討論展演及講評,以及個人專案展演及講評。在密集的課程中,同學將學會使用簡易的套件,進行數據讀入、分析、視覺化、解讀及分享。你的資料分析作品將用Rmarkdown所編譯出的html來呈現,你會發現你不需要SPSS也能分析民調資料。我們將使用民調數據進行實作,而同學將在第二天下午及晚間,完成指定的專案作品。這門課不需要同學具備資料分析的知識與訓練,但必須具備使用英文軟體或工具的意願。 本課程與本所入門級課程互補,建議與秋季班(上學期)的《資料分析方法入門》或《大數據與選舉》搭配。有興趣接受更完整訓練的同學,則可以考慮本所春季班(下學期)的《民意與政治行為研究》、《政治與資訊》、《社群資料分析》、《政治文本分析》等課程,打造自己成為能與資料和人溝通的資料偵探。
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授課方式 Teaching methods |
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評分方式﹝評分標準及比例﹞Evaluation (Criteria and ratio)等第制單科成績對照表 letter grading reference
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參考書/教科書/閱讀文獻 Reference book/ textbook/ documents
〔請遵守智慧財產權觀念,不可非法影印。教師所提供之教材供學生本人自修學習使用,不得散播及做為商業用途〕
No copies for intellectual property rights. Textbooks provided by the instructor used only for self-study, can not broadcast or commercial use
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序號 | 作者 | 書名 | 出版社 | 出版年 | 出版地 | ISBN# | No. | Auther | Title | Publisher | Year of publish | Publisher place | ISBN# | 1 | Alvesson, M., Gabriel, Y., & Paulsen, R. | Return to Meaning: A Social Science with Something to Say | Oxford University Press | 2017 | Oxford | | 2 | Madsbjerg, C. | Sensemaking: The Power of the Humanities in the Age of the Algorithm | Hachette Books | 2017 | New York, NY | | 3 | Wickham, H., & Grolemund, G. | R for Data Science | O’Reilly Media. | 2016 | New York, NY | | 4 | 劉正山 | 民意調查資料分析的R實戰手冊 | 五南 | 2018 | 台北 | |
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彈性暨自主學習規劃 Alternative learning periods
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每週課程內容及預計進度 Weekly scheduled progress |
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週次 | 日期 | 授課內容及主題 | Week | Date | Content and topic | 1 | 2021/09/19~2021/09/25 | 相見歡,漫談資料科學的使命 | 2 | 2021/09/26~2021/10/02 | 認識厚資料方法論 | 3 | 2021/10/03~2021/10/09 | 認識資料分析工具 | 4 | 2021/10/10~2021/10/16 | 實作資料分析(一) | 5 | 2021/10/17~2021/10/23 | 實作資料分析(二) | 6 | 2021/10/24~2021/10/30 | Rmarkdown的基本操作 | 7 | 2021/10/31~2021/11/06 | 簡單資料探索與解讀(一) | 8 | 2021/11/07~2021/11/13 | 簡單資料探索與解讀(二) | 9 | 2021/11/14~2021/11/20 | 簡單資料視覺化(一) | 10 | 2021/11/21~2021/11/27 | 簡單資料視覺化(二) | 11 | 2021/11/28~2021/12/04 | 簡單資料視覺化(三) | 12 | 2021/12/05~2021/12/11 | 如何從問卷中看出意義與端倪(一) | 13 | 2021/12/12~2021/12/18 | 如何從問卷中看出意義與端倪(二) | 14 | 2021/12/19~2021/12/25 | 如何從問卷中看出意義與端倪(三) | 15 | 2021/12/26~2022/01/01 | 分組討論展演及講評(一) | 16 | 2022/01/02~2022/01/08 | 分組討論展演及講評(二) | 17 | 2022/01/09~2022/01/15 | 個人專案展演及講評(一) | 18 | 2022/01/16~2022/01/22 | 個人專案展演及講評(二) |
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課業討論時間 Office hours |
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時段1 Time period 1: 時間 Time:星期二13:00-15:00 地點 Office/Laboratory:社1009 時段2 Time period 2: 時間 Time:星期三13:00-15:00 地點 Office/Laboratory:社1009
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系所學生專業能力/全校學生基本素養與核心能力 basic disciplines and core capabilitics of the dcpartment and the university |
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系所學生專業能力/全校學生基本素養與核心能力 basic disciplines and core capabilities of the department and the university | 課堂活動與評量方式 Class activities and evaluation | 本課程欲培養之能力與素養 This course enables students to achieve.
| 紙筆考試或測驗 Test.
| 課堂討論︵含個案討論︶ Group discussion (case analysis). | 個人書面報告、作業、作品、實驗 Indivisual paper report/ assignment/ work or experiment.
| 群組書面報告、作業、作品、實驗 Group paper report/ assignment/ work or experiment. | 個人口頭報告 Indivisual oral presentation. | 群組口頭報告 Group oral presentation. | 課程規劃之校外參訪及實習 Off-campus visit and intership. | 證照/檢定 License. | 參與課程規劃之校內外活動及競賽 Participate in off-campus/ on-campus activities and competitions. | 課外閱讀 Outside reading. | ※系所學生專業能力 Basic disciplines and core capabilities of the department | |
1. 瞭解政治學基本議題與研究方法 1. To understand basic topics and research methodology in political science. | | | | | | | | | | | | 2.瞭解政治學主要領域的核心概念 2. To understand core concepts in major fields of political science. | | | | | | | | | | | | 3.參與跨領域學術活動的能力 3. The ability to participate in interdisciplinary activities. | V | | | V | | | | | | | V | 4.獨立文獻整理及反思的能力 4. The ability to classify and organize literature and documents and to reflect on them. | | | | | | | | | | | | 5.參與研究計畫的能力 5. The ability to participate in research project. | | | | | | | | | | | | 6.理論思考的反省能力 6. The ability to understand and reflect on theories. | | | | | | | | | | | | 8.熟稔外語閱讀及寫作 8. Enhance the aility and skill of foreign language, in reading and writing. | | | | | | | | | | | | 9.增進外語表達與理解能力 9. Improve the ability of expressing and understanding foreign language. | | | | | | | | | | | | ※全校學生基本素養與核心能力 Basic disciplines and core capabilities of the university | |
1.表達與溝通能力。 1. Articulation and communication skills | V | | | V | | | | | | | | 2.探究與批判思考能力。 2. Inquisitive and critical thinking abilities | | | | | | | | | | | | 3.終身學習能力。 3. Lifelong learning | V | | | V | | | | | | | V | 4.倫理與社會責任。 4. Ethnics and social responsibility | V | | | V | | | | | | | | 5.美感品味。 5. Aesthetic appreciation | | | | | | | | | | | | 6.創造力。 6. Creativity | V | | | V | | | | | | | | 7.全球視野。 7. Global perspective | | | | | | | | | | | | 8.合作與領導能力。 8. Team work and leadership | | | | | | | | | | | | 9.山海胸襟與自然情懷。 9. Broad-mindedness and the embrace of nature | | | | | | | | | | | |
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本課程與SDGs相關項目:The course relates to SDGs items: |
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本課程校外實習資訊: This course is relevant to internship: |
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