QF 1003-0

Brief

本課程授課對象為已修過計財系<資訊工程導論>，並具備Python基礎程式設計能力的學生。主要是教授如何運用Python計算機程 式語言結合數據收集、處理與分析來撰寫應用程式，透過程式解決財務金融相關問題並瞭解相關實務應用。將使學生能夠熟悉如何 以Python程式語言、程式庫及執行應用等技巧，培養程式設計與開發的能力以及人工智慧觀念與應用，以期未來運用於進階財金相 關問題或金融科技創新。課堂上會進行程式撰寫練習與實作，請自備筆記型電腦(Laptop)或有配置瀏覽器軟體(Browser)的上網設 備，如:平板電腦。 註:本課程為延續計財系<資訊工程導論>之進階Python程式設計課程，強烈建議先修過<資訊工程導論>課程並具備Python基本語法 能力後再選修本課程。

Description

Course keywords: Python程式語言設計, 物件導向程式設計, 網路爬蟲, 資料處理與分析, 機器學習, Python, Computer programming, ob<x>ject-oriented programming (OOP), Web crawler, Data processing and analysis, Machine learning. 課程說明(Course Description): 1.培養程式設計基本概念，並強化程式設計、撰寫與除錯等技能。 2.運用Python程式語言與資料科學程式庫以及常用套件來進行金融數據分析並實現應用程式的開發 3.課堂上會進行程式撰寫練習與實作，請自備筆記型電腦或有配置瀏覽器軟體(Browser)的上網設備， 如:平板電腦 教學方式(Teaching Method)： -上課以投影片內容為主，在課堂中實作練習並指派作業。 教學進度(Syllabus): -程式設計思維與Python程式語言複習 -物件導向設計 ---類別、物件與實體 ---屬性與方法 ---繼承與多型 ---模組與套件 ---物件導向程式實作 -資料分析程式庫介紹與實作 --- Numpy與多維陣列 --- Pandas與數據處理 --- Matplotlib與數據視覺化 -常用套件介紹與實作 --- Web 相關應用 --- SQLite 資料庫實作 -機器學習簡介與實作 --- Scikit-learn機器學習與資料剖析 成績考核(Evaluation): -作業與上課實作: 40% -期中(末)考: 40% -期中(末)分組專題實作報告:20%

Timetable

Scores

Average Percentage 81.63

Std. Deviation 8.52

Remarks

Restrictions

限計財系

Compulsory

Elective

Cross Discipline

First Specialization

Second Specialization