（1）教學目標
    此課程除了機器學習的基礎觀念的教授，另一個目標就是以透過資料科學競賽以實戰養成資料分析之技術，然而以實戰養成技術是有前提的，整個教學項目先是Python程式設計，接著才是資料分析(機器學習)。主要就是讓學生學習到程式實作能力與資料分析流程掌握度，另外Python目前也是很受歡迎的程式語言之一，所以讓學生接觸Python除了目前機器學習領域的相關套件支援較多之外，Python也適用於許多應用，是一個可以廣泛應用的語言，也是讓學生更接近業界所需。

（2）教學過程
    除了講述教學法之外，也搭配問題導向學習法。在學期中，基礎概念會持續利用講述教學法來教授。而在團體合作學習法中，課程會將學生分成四人一組，然後會固定有雙週練習，也就是每兩個禮拜在課程上會有四題題目給學生練習，如圖一。學生需要自己討論由誰實作哪一題，過程中可以互相討論也可以上網查詢，這種團體練習主要是模擬在業界實作的場景：團體合作與資訊尋找能力。這種方式在過去已經實施多年，也發覺學生在學習上也比較認真，也會互相討論。

    最後問題導向學習的部分，則是在學期一開始給予學生可能會有興趣且需要課堂所學的知識才能完成的任務，主要的目的是想讓學生課堂之後，還有一個可以繼續練習的目標，以Python來說這學期則是給予實作1D RPG之遊戲。而在資料分析的課程，問題導向學習的部分則是直接採用Kaggle競塞題目。

（3）學生學習成效
     期末資料分析競賽主要採用下面4個資料集，主要都是來自 Kaggle 網站上的資料。(詳如附件)