一、课程缘起与目标：

政府资料开放给民间利用以产生庞大经济利益，已经是全球最新的次世代国家级信息战略，随着开放数据趋势崛起，企业日益看重如何从政府开放数据与民间巨量数据中，挖掘能够转化成为商业价值的数据，甚至盼能预测未来、优化决策，因此，如何取得与运用数据、使得数据可以比较容易为人所理解将会是重要的关键，本课程将藉由国际标竿应用的细部拆解分析，带给学员的实务分享。

二、课程特色：

透过实机演练与讲解的方式，带领学员深入了解国际Open Data的应用方式，了解国际数据撷取、数据可视化与探勘的实务做法，以及在导入前中后的任务执行与注意重点。实作上将运用国际Open Data来做为应用之练习，使学员具备使用Open Data开拓市场或解决问题的能力。

三、适合对象：

• 具备数据处理分析基础知识，欲了解实务流程者
• 企业管理、营运与运用有兴趣者
• 负责企业规划与导入之人员
• 参与本课程需具基本R programming背景。

时间	主要内容
Day 1	国际Open Data开放现况与应用案例 国际Open Data数据集内容 国际Open Data应用案例
Day 2	国际Open Data应用（Part 1）- 数据取得 网页数据撷取与API接口数据 数据导出与各种数据库链接 本地数据的处理 特别类型数据的处理 RStudio Server云端多人协作程序设计与代码版本控制 实例操作：抓取网页上的htmlTable，对 接流行的API，分析facebook，linkedin 与twitter资料
Day 3	国际Open Data应用（Part 2）- 数据运用 资料整理、辨识、分类，合并与综整资料 基于knitr的自动化报告开发 整合R语言开发web应用程序 案例1：开发每日天气APP 案例2：用shiny开发小型BI系统 Amazon云端Hadoop cluster的设置 大数据的处理方法，Hadoop架构与Rhadoop 实例操作：使用纽约的共享数据citi bike来看季节性的共享脚踏车使用情况；设置 个人亚马逊Hadoop cluster进行map reduce工作。
Day 4	国际Open Data应用（Part 3）- 数据可视化 各种数据可视化的应用工具，如Tableau、D3.js、dc.js、Echarts等。 利用R、D3.js进行可视化。 实例操作：纽约Knicks球队的赛季表现分析， 并可视化； Tableau结合R进行集群数据挖掘分析与可视化
Day 5	交互式资料探勘竞赛 学员各自选择项目进行实际开发，并由讲师与助理辅导协助学员具体操作，最后由各组学员进行成果分享与交流。 学员表现合格将获得纽约资料科学学院的Open Data Practice证书。

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