深度資料力培訓計畫

將與台北市大地工程處合作處理水土保持相關議題，實際執行一整套的資料科學專案。從與提案方討論、發想問題 -> 數據清洗 -> 數據分析、視覺化。

以實際金融領域角度挖掘業務需求，並透過分析結果規劃行動方案。 期望小組成果發表可實際作為業務應用，加強學員業界作品實績。

卷積式網路(CNN)在(非影像類)醫學資料的應用，以及不同架構運算核心的效率問題初探

使用 R 程式開發 function 計算臨床試驗中藥物的最大耐受劑量，並透過迴圈來大量生成資料進行模擬，藉以驗證理論與程式計算出的結果是否一致，以 R shiny 視覺化呈現結果。 使學員深入了解專案內容，訓練程式能力與表達能力，並在過程中學習團隊合作與培養解決問題的能力。

參與並實際完成一個數據分析競賽

做出一個簡單架構的資料搜集、清洗、入庫的功能（資料為新聞、輿論等等）並做簡單的資料視覺化。時間允許的話會做輿論分析、NLP、資料分析等功能

透過數據清洗、建模分析與資料視覺化，提升學生程式邏輯與數據互動能力

專案帶領同學依據數據競賽資料，完成一個具備商業價值的推薦系統

利用 R Shiny 套件建立資料分析或視覺化網頁

從定義問題到資料分析報告(實際執行一場市場調查)

完成一份專案式報告，包含定義主題、資料蒐集到透過資料科學方法提出相關結論與建議。