課程資訊

★課程目的：

運用巨量資料探索大數據的創新應用為期許，輔助企業應變決策分析。運用大數據科技提升既有產業之競爭力，期許能領先於各教育機構成為大數據科技運用與資訊詮釋的標竿。  (下載簡章請點我)

★適合對象：

教育部認可之國內外大學畢業，持有學士學位者或具同等學力，對巨量資料探索、大數據科技管理有興趣或準備報考本碩士班的學員(報考本校碩士班，另須符合本校入學招生簡章相關規定) 。

★教學內容：

※智慧醫療整合管理(2學分)

主授老師：許明暉老師

上課日期：114/02/17~114/06/20

教學模式：非同步視訊教學

課程簡介：了解醫院醫療資訊系統、醫療資訊在醫療品質與病人安全的應用、醫療資訊在公共衛生的應用、醫療資訊未來的發展等。

※資料科學與機器學習於醫療領域之應用(2學分)

主授老師：張詠淳老師

上課日期：114/02/17~114/06/20

教學模式：實體(信義校區)／非同步視訊教學

課程簡介：本課程旨在引領學生深入探索機器學習和深度學習的重要理論與應用。通過實際案例的實作和應用探討，我們將探討資料探勘中的關鍵議題，並以機器學習技術來分析多領域中的資料需求。課程內容將包含機器學習和深度學習的核心概念，並深入探討當前的現狀和未來的發展方向。透過實作案例，我們希望激發學生對數據科學領域的熱情與興趣，同時激發他們對未來人工智慧產業的無限想像和創造力。

※健康資料庫分析【併班上課】(2學分)

主授老師：許明暉／陳錦華老師

上課日期：114/02/17~114/06/20

教學模式：實體／視訊教學

課程簡介：本課程將介紹國內外常用健康資料庫、本校三院臨床資料庫、結構及非結構資料、web lab及dry lab資料，讓大家得知各類資料之寶貴的價值及其侷限性。讓研究生對於健康資料之研究應用，除了能有初始之系統性的概念外，也有機會進行手把手初階的資料分析實作，能深化學生研究素養及奠定大數據分析基礎，在未來尋找自身研究領域及範疇時，可將大數據分析加值應用的可行性納入思考，培養學生對於資料應用視野之廣度及深度，故適合各學系對健康資料庫有興趣之研究生修讀。

【其他備註】

1.課程修讀期滿，出席符合標準且成績及格﹙碩士班70分及格﹚後，核發推廣教育學分證明書。

2.經考取本校相關碩士班取得學籍後，所修之學分得依本校「辦理學生抵免學分要點」酌予抵免。

3.選擇繳費優惠身分，取得虛擬帳號後，並於三日內繳費或於課程平台使用電子支付繳費後才算完成報名手續

4.學員自報名繳費後至實際上課日前退費者，扣除報名費200元後，退還已繳學雜費用之九成；自實際上課之日算起未逾全期三分之一者【114.03.30(含)前】，扣除報名費200元後退還已繳學雜費用之五成；在班時間已逾全期三分之一者，不予退費。

5.報名人數未達開班人數，本校有權停開，所繳學費全額退還。

6.本校保留課程變更之權利。