※ 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：
110-2
ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录)
林大溢
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)
数学系选修
δ 课程大概内容
学期前半段实体上课，后半段因疫情升温改为线上。
老师基本上依循自己投影片的架构，前半段的课程中先将“大数据”这个观念分为
五个面向来做介绍，中间夹杂各种实务案例、包含但不限于各种公司的商业决策、
政府、学校机关依据大数据所施行的各种措施。后半段则更着眼于实务的运用。
说是这样说，但其实就是老师分享他的经历、故事，完全不会有各种数学，
就当作是去听老师讲讲故事就好了。（大家在台下也都在做自己的事情 XD）
Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★
轻松休闲无负担：★★★★★
数学系学分乞丐：★★★★★
想修超难数学课：☆☆☆☆☆
η 上课用书(影印讲义或是指定教科书)
老师自备投影片。
μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格)
基本上这就是堂三小时的演讲课。（只是班级人数只有十来个而已 XD）
老师实务经验丰富，有各类产业与大数据结合的经验能够和大家分享，
口条也算顺畅，不会让底下的同学想睡觉，但也不会到刺激思考就是了。
此外老师会希望同学能够试着表达自己的意见，因此很喜欢点底下同学发言。
σ 评分方式(给分甜吗？是扎实分？)
35% 期中简报、上台报告
45% 期末简报、上台报告
20% 期末纸本报告、课堂表现
没作业、老师对报告的要求也不严苛，这门课算非常凉、给分也还算甜。
ρ 考题型式、作业方式
期中报告算是期末报告的 proposal，在期中上台报告的时候老师会发表意见，
像是报告方向不对、分析方法优劣、有哪些资料值得加上...等等。
题目千奇百怪，从分析客运运量、NLP、产业薪资、超商选址...都有。
期末报告则需要将期中报告更臻完整，最好是能够吸收期中时老师的回馈，
并且需要缴交一份 10-15 页的投影片、5-10 页 A4 的纸本报告。
并且要做好被老师提问的心理准备，通常老师问的问题蛮发散的，
确保对自己的报告题目足够了解，放轻松回答就好。
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…)
应该（？）重出席，因为小班制的关系，老师很容易能记住每个人，
就算没有每次都点名，也容易记住哪个脸孔没有出席。可能对分数有影响。
不须有任何基础，不过如果有学过程式能做资料分析会蛮有帮助，
不过就算只是用 excel 跑叙述统计也 ok，主要是从 data 中看出的 insight。
Ψ 总结
就是一堂轻松的演讲课，适合对大数据的应用本来就有一定认识，
并且缺学分的人来修。如果想借由这堂课来认真了解大数据的话，可能会有点失望。