數據分析之計算統計學
Computational Statistics for Data Analytics
授課教師：汪立本助理教授
開課學期：111學年度第一學期、 112學年度第一學期
不同於傳統工程統計課偏重基礎理論教學，本課程強調理論與實作並重，除了統計理論講解，亦著重Python程式數據分析、開放資料、常見科學資料檔案（例如NetCDF、HDF5、tiff等）處理等技巧訓練。以外，課程中會大量使用真實世界可以取得之開放資料（例如NASA衛星資料、中央氣象局氣象站資料，及歐洲ECMWF模式資料等）作為範例練習，一方面可以讓修課學生認識這些開放資料集的存在，另一方面，處理這些真實世界的「不完美」資料，可以模擬實務上、處理數據時可能遇到的問題，訓練學生判斷統計方法之選擇。除了技術訓練，本課程亦強調問題解析、分析結果解釋之能力培養；前者會透過設計需要較長時間閱讀、理解之題目，讓學生練習從文字中擷取有效資訊；後者則是以報告撰寫方式，訓練學生用文字解釋結果的能力。此外，本課程將延續後者課程內容，搭配開放數據蒐集過程，導入數據倫理（data ethics）教學，以深入淺出方式，幫助修課學生理解數據倫理之重要性及實務上可能面對到的議題。
課程概述
本課程結合並深化土木工程學系現有必修「計算機程式」及「工程統計學」所學，訓練學生處理真實世界數據之能力及問題分析的邏輯。整學期教學內容主要分作兩階段，第一階段（第1-8週）著重統計及相關程式基礎能力建構；第二階段（第10-15週）則是跨領域主題教學，包括空間統計（與地球科學跨域）、貝氏理論應用（與電機、控制跨域）、統計與人工智慧之連結（與資訊工程跨域）。每周3小時課程拆分成2+1兩個部分，分別教授特定統計、數據分析理論，以及程式實戰課程。希望透過反覆程式實作、處理真實世界資料之過程，加深修課學生對統計理論之理解，以及處理及解釋數據的實務能力。本課程所提供的訓練，可以幫助學生建立完善的問題定義及分析邏輯，對於未來繼續從事研究或是進入業界，都有正向幫助。
課程目標
隨著感測器及資訊技術的快速發展，未來的土木工程師需要有處理、分析及正確解讀大量資料的能力。本課程之目的在於強化工程學生的統計知識及數據處理、理解能力；希望藉由此課程幫助學生建立「數據科學家」（Data Scientist）的邏輯及分析、實作能力。