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[評價] 108-1 周呈霙 探索式多變量資料分析
作者 a22735557
時間 2021/07/14 14:00:56
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※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途?(須保留原作者 ID) (是/否/其他條件): 是 (且此文為代Po,原作者並無用ptt帳號習慣) 哪一學年度修課: 108-1 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師,以方便收錄) 生機系周呈霙副教授 λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關) 生機所、統計碩士學位學程選修 δ 課程大概內容 (老師安排的教學進度) Review of basic statistics Introduction to R and graphical methods Hypothesis of means, multivariate normal distribution, MANOVA Regression, multi-regression, logistic regression Feature selection LASSO, LARS Eigenvalue decomposition, SVD, PCA Profile analysis Factor analysis Canonical correlation analysis Clustering Discrimination and classification Multidimensional scaling Correspondence analysis Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ 習慣自己看課本讀書:★★★★★★ 對高維度資料處理有興趣:★★★ 不喜歡太多數學式: 整體評價:★★ η 上課用書(影印講義或是指定教科書) Rencher, A. C., and Christensen W. “Methods of Multivariate Analysis”, Wiley, 3rdEdition, 2012. Wolfgang Karl Hardleand LeopoldSimar“Applied Multivariate Statistical Analysis” 5th Edition, 2019. Husson, F., Le, S., and Pages, J. “Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R”, CPC Press, 2ndEdition, 2017. μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 老師都用投影片上課,有時會搭配手寫板寫一些計算過程,課程中也有安排 R的實際操作 時間,步調不算太快。 整體來說算是偏應用的課,但課程中老師也會跟大家講解統計量怎麼計算來的,後面講到 PCA 和 FA 等時對公式的探討也不少,也有線代的內容,所以不能太排斥數學跟這些符 號。108 可能是老師第一次開課(我當時也找不到相關資訊),課程中常會停頓,思考公 式、理論或結論怎麼講之類的,講解過程也說不上很流暢。老師其實也不太算統計方面的 專業,所以才覺得這門課偏應用,但作業有讓大家自己刻檢定量過程再跟別人寫好的函式 比較~ 學期初放的課程進度有期末報告的 check point 時間,這堂課大多是生機所的同學,若 外系自己來修的話,分組報告(2~3 人)有機會認識外系的朋友。課堂沒有團體討論的時 間,但當週課程提早結束的話你就可以討論一下。分組報告是自行找資料,使用課程所學 的統計方法進行分析,兩次 check points 要報告一下研究進度,如果有點想法又找得到 資料的話,loading 重不重就看各自想做到什麼程度。 σ 評分方式(給分甜嗎?是紮實分?) In class participation and Homework (20%) Project and presentation (20%) Midterm (30%) Final exam (30%) 就學習內容、作業難度跟期中期末考來說,個人覺得偏紮實分,108 還有 Zuvio 點名( 5%)但好像只有一次? 當時助教沒有把所有作業跟考試的分數公佈,也不清楚報告成績,但應該有調成績,聽說 期末考好像有點崩潰。但統計跟 R 的基礎沒有太差,報告有努力一下應該不會太差。當 時我跟朋友們的報告跟多變量其實沾不上邊,只有涉及文字探勘跟預測,成績拿 A,老師 可能偏佛或是其他人考太爛XD ρ 考題型式、作業方式 第一份作業是老師給篇文章來看,比較多變量的方法之間的異同,並提出相對應的應用例 子,算是對 MVA 一個初步認識。 接下來的作業以R為主,使用 rmd 撰寫(老師也會簡單教大家)繳交 html 或pdf,有5~6 份作業。老師會給資料和題目,自行判斷分析方式或已經要求要用某個統計方法,大部分 函式的使用在講義有,老師要大家自己運算的部分也可以從講義找到公式,如果上課有聽 懂或是自行讀書有理解概念的話,作業難度接近中等,不過算是蠻花時間的。再來,網路 上也查得到蠻多資料,後來花時間的常常是調格式和畫出比較好看的圖XD 期中只有上機考,期末先手寫再上機考。 手寫部分為 closed book,就看大家對於統計方法有沒有真的理解,能夠互相比較並舉例 ,觀念題。 上機考其實跟作業類似,難度有提高一些,但作業都有附解答又都是開書考,有認真準備 跟寫作業的話,個人覺得難度中等。考試時間也會看同學作答狀況而延後,完全沒有時間 到就不給繳交,原訂17:20下課還有讓同學寫到18:00的。 ω 其它(是否注重出席率?如果為外系選修,需先有什麼基礎較好嗎?老師個性? 加簽習慣?嚴禁遲到等…) 出席率應該沒有特別注重,雖然我們覺得課程有點廢,根本沒認真上課,還是會來教室充 電吹冷氣,跟朋友聊天討論,教室不到30人,大家普遍都會來教室。遲到感覺沒差,不過 學生少,可能容易被老師記住。 只上完初統內容絕對不夠,除非你是未來統計大神或偏愛數學又有天賦,不然建議是上過 高統(e.g. 生農學院的課)再來修,且最好是學過線代,不然你看老師在講 SVD 或 FA 等大概會腦袋空白,加上多變量表示資料普遍偏高維度,對矩陣運算要有一定的熟悉。 加簽的話看人數,老師好像只收到30,考慮到報告組別不要太多。 老師看起來蠻溫和的,課後有問題老師也蠻樂意解答的,只是不曉得有沒有回答到自己所 要(?) Ψ 總結 就內容來說蠻紮實,有想修課的朋友應該也是對多變量資料分析有興趣或未來研究領域跟 這邊有關,應用層面來說可以學到不少,且期末還有分組報告,累積實際清理、分析資料 的經驗。當時有別組還自己爬外送訂單、店家的資料,分析區域、價格等關係也是很有趣 。 不太推薦的部分是老師跟教學部分,我後來問過生機系的朋友,聽到是周老師就先不推, 我跟朋友上了幾個禮拜的課也是放棄,通通自己讀書。 不推的主因是 1.老師非統計專業本科(為化學博士,但研究室有做影像分析?),但課程只是偏應用 不是純應用,在聽老師講理論過程會覺得有點傻眼,常常停頓思考不禁讓人覺得老師到底 有沒有備課、為何要教跟自己不太搭嘎的課呢?希望經過兩年的課程教學,熟悉度可以增 加幾點,108上課時真的不知道在幹嘛… 2.上課投影片應該不是來自老師自己的。我當時讀書查資料,意外查到一模一樣的檔案(包括文字、 程式碼甚至醜醜的圖表…),只差模板。來源忘記了,大概也是國外大學的課程投影片。也不是說不能用其他的資料,但至少也該講解清楚。 這也是為何推薦給兩顆星,想修課的朋友對於教學方式還是不要抱太多期望,或是問問生 機系所的朋友關於老師本人的評價。如果很可以自行從原文書吸收,上課時間可以拿來自 習、寫作業、做雜事的話,這個三學分還是蠻好拿,又可以認識外系(才怪)、累積資料 分析的經驗,還是值得選修的。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 39.9.30.110 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/NTUcourse/M.1626242461.A.820.html
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