※ 本文是否可提供台大同学转作其他非营利用途？（须保留原作者 ID）
（是／否／其他条件）： 是
哪一学年度修课： 107-1
ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录)
吴齐轩 老师
λ 开课系所与授课对象 (是否为必修或通识课 / 内容是否与某些背景相关)
入门：基本能力课程
资料处理：A6通识
皆不限制科系（初选会挡电资学院、但加签好像没有限制？）
δ 课程大概内容
入门：(开学前六周）
1. R 语言介绍、发展、应用
2. 安装R与R studio/R的基础语法
3. R语言的型态与统计的数值系统、各种基本向量操作
4. R文件的向量：list/ R文件的属性
5. R的表格、大括号、巢状函数、条件判断、循环
6. 条件判断、循环、自订函数、除错
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资料处理：(第七周～第十五周，中间遇到校庆放假一周）
1. R基础语法、物件/函数的使用方法
2. R语言资料视觉化
3. R语言资料视觉化
4. 非结构化/半结构化/纯文字资料处理/爬虫
5. 非结构化/半结构化的资料处理/dplyr
6. 结构化资料清理/dplyr
7. 资料整合/dplyr /时间资料的处理、转换
8. 空间资料整合/空间资料视觉化
Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★
η 上课用书(影印讲义或是指定教科书)
无指定用书，课堂内容以PPT为主
μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格)
以投影片呈现的课程内容为主，
课中老师也会实际操作投影片中的程式码、并加以解释。
正课3小时+实习课一小时（帮助同学处理套件安装或作业...等疑难杂症）
σ 评分方式(给分甜吗？是扎实分？)
扎实，但对于原先有程式基础的同学简直甜到炸裂......
ρ 考题型式、作业方式
通常作业会给两周的期限，迟交扣分
入门：
100% 参照翻转教室中的作业完成度
每周都会有作业，也会告知该次作业成绩占总成绩几分（额外会有四分加分题）。
最后拿几分就会换算成对应的等第。
e.g. 第二周：完成翻转教室单元1(3%)/单元2(3%)
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资料处理：
75% 参照翻转教室中的作业完成度
(57% 来自基本作业/18%来自加分作业）
40% 参照期末报告
期末报告为要求要搜集两份来自不同来源的开放资料，并运用学过的套件将两分资料整并
及绘出相关图表，最后要阐述自图表能够得到什么结论。
此外有所谓的加分机制，加分范围很广。像是如果报告中有运用上课没教过的套件、Rmar
kdown编写报告...等都可申请加分。（个人认为老师期末报告改的很松且加分也很大方..
.只要有达到要求，真的很甜）
ω 其它(是否注重出席率？如果为外系选修，需先有什么基础较好吗？老师个性？
加签习惯？严禁迟到等…)
老师上课可能语调小平、偶尔有点催眠XD（但有时会分享儿子的趣事，算是添加几分轻松
感XD），偶尔老师也会分享一些学习程式的态度，个人觉得都还蛮中肯的。
加签能签就全签。
老师不在乎出席，如果你觉得自学没问题，不出席没关系（但作业要记得教就是了）。
Ψ 总结
个人背景：社科院某系
程式基础：Java, C, C++, Python
R在课前为0基础，而不可否认地，这门课对于有程式基础的同学真的很吃香(很容易上手)
。
如果真的是零基础的同学，很欢迎来修这门课来当程式入门（个人真的觉得这门课已经很
亲民了...有不懂的地方，透过翻转教室看几遍都没关系，并且老师助教都还蛮乐于回答
问题的），但也要有心理准备可能会花很多时间在这门课上。
（以下纯属个人心得...）
关于这两门课也是有听到有同学抱怨上太快、太抽象，但个人觉得，假如本身就不是电资
学院生、又零基础，会花较多时间去自行理解、消化程式的概念必须的吧......怎么会期
待短短几个小时就能完全理解物件之类的概念呢......？遇到不懂的观念真的问就对了（
问估狗、问老师、问电资大腿都行)。
并且一个套件包括了这么多方法，自然也是不可能一周三小时就能把这个套件教完，自主
学习还是很必要的。而最快方法真的就是跟R互动，去看每一次error讯息写了什么、去看
套件的说明书、去看网络上的范例。
总而言之，非本科生学程式真的没有一步登天、上一学期课就能跟资工系一样打扣打的吓
吓叫这种事。重要的是真的要能如同老师所说的保持自主学习的能力吧（想当初要考Java
原厂证照前也是天天盯着Eclipse 三小时以上啊ˊ_>ˋ...）
感谢阅读～