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2021《数据科学》教学大纲.docx
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培养学生的数据思维,教学目标集中于两个方面:一个是理论方法的学习,即掌握数据分析的基本
课程目标: 思路、基本理论与基本方法;一个是实践应用能力培养,即面向实际应用中典型的行业需求,能够
设计并实现合理的解决方案。
“数据科学导论”是一门入门课程,同时也是“数据科学”课程群统领式的课程,把学生引进数据科学
的大门。它的目标有两个:一个是扩展学生在数据科学方面的视野培养兴趣,另一个是为学习后续
课程简介: 课程打下坚实的基础,培养数据科学家。 教学内容分为四大模块,分别是基础(base)模块、关
系数据/流数据处理(relational & stre)am模块、文本数据处理和分析(text)模块、图数据处理
和分析(graph)模块。
1、掌握数据分析的基本思路、基本理论与基本方法。 2、熟悉数据分析相关平台和工具的使用。
3、加强动手实践,通过知识点案例和综合案例的学习以及 3 个大作业的完成,切实提高分析问
教材: 1.覃雄派,陈跃国,杜小勇.《数据科学概论》.中国人民大学出版社. 2018.01参考教材:
2.欧高炎,朱占星,董彬,鄂维南.《数据科学导引》.高教出版社. 2017.12 3.朝乐门.《数据科
阅读文献:
学》.清华大数据出版社.2016.08
平时考核(占总成绩比例%):
期末考核(占总成绩比例%):
期末考核内容:
60 期中考试(占平时成绩比例%):
40 课堂作业(占平时成绩比例%):
笔试 课堂表现(占平时成绩比例%):
15
80
5
教
学习时间(小时)
第
1
周
第
2
周
数据探索与 Python Python 基础与常用工具(如 Jupyter
语言 notebook);数据探索与预处理与 Pandas
第
3
周
notebook);数据探索与预处理与 Pandas
培养学生建立机器学习问题、方法、评价
的基本概念与能力,包括:分类
第
4
周
(KNN )、聚类(K-means )与回归
第
5
周
培养学生建立机器学习问题、方法、评价
的基本概念与能力,包括:分类
践
(KNN )、聚类(K-means )与回归
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春哥111
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