大数据数学基础(Python语言描述)教学进度表.pdf

《大数据数学基础(Python语言描述)》是一门融合了数学理论与大数据实践的课程，旨在教授学生如何使用Python语言处理和分析大规模数据。这门课程的内容涵盖了微积分、线性代数、概率论与数理统计、数值计算以及多元统计分析等多个核心数学领域，并将这些理论知识与Python编程相结合，以提升学生解决实际问题的能力。 课程教学目的明确，期望学生通过学习能够掌握使用Python进行数据计算的基本技能，理解并运用微积分、线性代数、统计学和数值计算的方法，同时培养他们在数据分析过程中的实践能力。此外，课程还强调理论与实践的结合，鼓励学生通过实际案例分析，加深对基本理论和方法的理解，增强其独立思考和主动学习的意识。 教学方法注重互动和实践，采用理论讲解与实际操作相结合的方式。教师会通过任务引导，引入数学概念、原理和方法，同时充分利用现有硬件资源，指导学生亲手进行计算实践。课堂参与度也被纳入考核体系，以激发学生积极参与讨论和动手实践。 课程考核方式以过程性考核为主，平时作业、课堂参与和期末考核分别占总成绩的10%、20%和70%。期末考核建议采用开卷形式，测试内容涵盖基本概念、微积分、线性代数、统计学、数值计算等领域的相关计算，以及多元统计分析中与数据分析相关的应用题目。 课程的教学进度计划详细，按照周次划分，每章都设有课后习题，帮助学生巩固所学知识。例如，第一周至第六周主要讲解微积分基础，第三周至第八周涉及概率论与数理统计基础，第四周至第十周涵盖线性代数基础，第五周至第十二周介绍数值计算基础，最后两周则深入探讨多元统计分析。 通过这门课程的学习，学生不仅会掌握数学基础知识，还将熟练运用Python进行数据处理，为未来从事大数据分析、挖掘等相关工作打下坚实的基础。课程的实践性和应用性使得学生能够在理论学习的同时，提升实际问题解决能力，适应互联网时代对数据科学人才的需求。