《数据分析课程设计》教学大纲.docx

《数据分析课程设计》教学大纲详细解析 数据分析课程是信息与计算科学专业的重要组成部分，旨在培养学生在实际问题中运用数据分析技能，提升他们解决问题的能力。这门选修课程在第七学期开设，为期1周，共1个学分。作为该专业的专业选修课，它要求学生在学习过高等代数、数学分析、概率论与数理统计以及数据分析的基础课程后才能进行。 课程设计的核心目标是让学生能够将所学的理论知识与实践相结合，通过综合运用数据分析及相关课程的知识，强化并拓展他们在数据分析领域的理解。设计活动旨在培养学生的分析能力和解决实际问题的技巧，同时也强调正确设计思路的建立。 实习过程中，学生需满足以下基本要求： 1. 从实际问题出发，选择合适的数据，设计有效数据处理方法，并对方法进行合理性分析。 2. 结合已学的数学方法，进行理论推导与实证分析的结合，以加深理解。 3. 编写结构严谨、内容全面的设计分析报告，展示分析过程和结果。 4. 遵循学校关于报告内容、字数和格式的规定。 5. 保证成绩评定符合学校的评价标准。 实习内容被划分为五个部分，每个部分集中在4学时进行，地点设在机房，确保了实践操作的条件： 1. 数据的整理与显示：学习如何收集、清洗和呈现数据，以利于后续分析。 2. 数据分类：掌握不同类型的分类方法，如聚类分析，用于理解和组织数据。 3. 数据拟合：学习如何建立数学模型，如线性回归，以拟合数据并进行预测。 4. 人脸识别：涉及机器学习和模式识别技术，通过数据分析进行人脸识别的实践。 5. 其他可能涉及的内容，如异常检测、关联规则分析等。 课程考核注重学生的实习报告质量，包括报告的认真程度和详实性。整个评价体系由三部分构成：平时成绩占20%，设计报告占50%，口头辩论占30%。这样的评价方式鼓励学生在整个实习过程中积极参与和深入思考。 参考书目为学生提供了丰富的学习资源，包括《数据分析》、《现代统计学与SAS应用》、《近代实用多元统计分析》、《实用统计方法》和《多元统计分析》等，这些书籍涵盖了数据分析的基础理论、工具和实际应用。 《数据分析课程设计》是一门以实践为主的课程，旨在通过理论与实践的结合，提升学生在数据分析领域的专业素养，为他们未来在信息与计算科学领域的工作打下坚实基础。学生将在课程中学习到如何有效地处理和解读数据，进而解决实际问题，这对于当今数据驱动的社会具有重要意义。