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中國科技大學 資訊工程系資訊科技應用碩士在職專班 劉惠園所指導 胡晉源的 創新應用資通物聯網裝置改良水上搜救之管理效能 （2021），提出清 大 開放式課程 Python關鍵因素是什麼，來自於無人機、物聯網。

而第二篇論文國立交通大學 教育研究所 吳俊育所指導 皇甫承佑的 基於深度學習演算法早期預測學業危機學生：在混合式統計課程中多模態資料的整合 （2020），提出因為有 深度學習、循環神經網路、學習分析、混合式學習、危機學生的重點而找出了 清 大 開放式課程 Python的解答。

最後網站Python程式與數據分析應用班- 課程資訊 - 中原大學推廣教育則補充：2022年5月18日 — 不具程式背景但對於大數據資料想要進行分析者。 2.對於Python程式有興趣者。 3.電腦有基本能力者。 ※招生人數： 1.補助18名，額滿為止。 2.開放自費生 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了清 大 開放式課程 Python，大家也想知道這些：

創新應用資通物聯網裝置改良水上搜救之管理效能

為了解決清 大 開放式課程 Python的問題，作者胡晉源 這樣論述：

臺灣地理環境為南北狹長，高山面積多於平原之海島環境，也因此造就了海上貿易、漁業及遊憩活動的蓬勃發展；但海上事故的搜救方式，主要仍透過直升機、船艇等工具搭載救難人員「目視」搜尋落水者。雖然通報後救難人員於第一時間出勤，但因通報延誤、天候海象、交通路程等種種因素，人員多已遭海流帶離落水地點，也增加了尋找的難度與時間。鑒於人員出現在不同位置(深度)情形隨著時間、天候、海象等變化因數越趨複雜，亦降低預測之準確性及生還機率。本研究提出一個能夠提升準確率及縮短時間之新型水上搜救裝置，當得知有人員落水時，即利用無人機將其投置於落水地點附近，並可根據落水人員之體重與比重，由重力控制裝置模擬落水人員在水中的重

量，使外殼體可隨海流漂移、隨水域浮沉，配合GPS定位元件與無線發信器回傳之位置資訊，可較準確的評估落水人員可能所在位置，以縮小搜救範圍、提高成功搜救機率，且水溫偵測器可偵測當前所在水域水溫，藉以評估搜救時間及失溫風險，輔助搜救直升機或救援船艇執行搜救任務，並降低成本，達到提高搜救效能之目的。

基於深度學習演算法早期預測學業危機學生：在混合式統計課程中多模態資料的整合

為了解決清 大 開放式課程 Python的問題，作者皇甫承佑 這樣論述：

隨著教育數據的可用性不斷提高，學習分析變得越來越重要。為了整合混合式課程中源自傳統教室與線上學習的資料以及更好地理解和優化學習過程，本研究利用先進的監督式機器學習和深度學習演算法建立早期預測危機學生的分類模型以預測學生在學期結束時是否會課程失敗，並深入探討不同資料類型、資料時期和演算法對模型效能的影響，最後找出預測課程失敗的重要變項。實驗結果發現，整體來說循環神經網路系列的模型擁有最高的平均準確率、F1分數、精確率和召回率，並且在課程第九周時的準確率可達.900、F1分數可達.733。其中，投入資料和表現資料為最重要的資料類型且重要變項多分布在課程前中期。為了充分發揮模型的預測能力，自動化的

資料抽取（extract）、轉置（transform）與載入（load）是未來學習分析必須發展的部分，唯有將學生在學習過程中大量且多模態的互動資料進行有效的收集才能確保模型能夠持續進步。

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