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案例1：最近天氣好熱，今年是不是會比往年還熱？我可以用歷史溫度來預測今年的氣溫嗎？還是說可以用賣冰的量、歷史的用電量、甚至利用北/南極冰帽的面積？但，我如何建立模型？簡單線性回歸？還是現在最夯的機器學習？那，模型的預測效果如何？能解釋觀察到的現象嗎？甚至，我能相信模型預測結果嗎？
案例2：生育率這麼低，到底是什麼樣的因素造成的？是因為家計所得影響生育的意願嗎？是不是教育程度越高越不願意生呢？
案例3：工時越長，國家的經濟成長就越高嗎？ link
案例4：唸書的時間越多，考試就考得越高分嗎？有研究指出台灣的課堂時數這麼高，但是成績不是成正比，到底是怎麼樣得到這個結論的呢？

我們有很多疑問需要被解答，但是我們缺乏嚴謹的統計訓練和程式基礎。本課程將結合統計與資訊的跨領域課程，嘗試讓學員們可以開始自問自答，而且也能夠這資料爆炸的時代裡辨識出有意義的資訊，從而踏入資料科學的新世界。讓數據與程式幫你說故事！

# 預備知識
-- 四則運算、代數運算
-- 日常生活經驗與公民道德

# 學習目標
(1) 統計學 (70%)
-- 了解統計工具與計算
-- 正確解釋統計結果
-- 合理預測未來的趨勢
-- 排除統計謬誤
(2) 程式能力 (30%)
-- 掌握資料處理流程
-- 學習創造自己的工具

註0：本課程可作為機器學習、資料科學或者金融資料分析的入門課程。機率與統計是分析資料的基礎，本課程嘗試讓學員能掌握這些應用學科的理論基石。
註1：本課程著重於將統計學的理論跟程式結合，程式碼的部分會提供給學員使用，透過解釋程式碼對應的數學，讓學員可以從程式去理解 (進而喜歡) 數學，而不再是只會下指令的碼農。

【本課程為線上課程，上課方式為「觀看課程錄影」。學員可以透過精心剪輯設計的課程影片不停地複習實作的步驟，確保可以順利完成所有的操作。也可以隨時在線上討論區或作業的討論獲得必要的協助或提示來一起學習怎麼解決實際的問題。結業標準為完成五次作業，每次作業都有影片解說，希望可以幫助學員在期末時可以順利取得證書。若對於課程有需要直接對談的方式解惑，可以與老師預約時間討論！】

※線上課程上課時間：於開課時間內可自行安排時間上課
影片上架進度，請參考備註欄位第(三)點線上課程常見QA連結網址

 

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