欢迎学习《交通大数据分析》！本课程将带你进入交通与前沿信息技术交叉的领域，学习如何利用统计分析和机器学习方法，从海量交通数据中挖掘价值，解决实际交通问题。通过学习，你不仅能掌握Python编程技能与主流数据分析方法，实现从理论到实践的能力全面提升，更能深入理解“交通强国”等国家战略，为未来从事智能交通、智慧城市等方面工作或研究奠定坚实基础。本课程注重理论与实践的紧密结合，将通过丰富的案例研讨和综合性课程作业，让你亲身体验数据驱动的交通系统优化全过程，真正做到学以致用。

1. 掌握基础理论与概念：理解交通大数据分析的目的与必要性，掌握其数学统计基础与基本分析方法。

2. 精通回归与统计分析：掌握线性、计数及离散回归等统计建模原理，以及描述性统计、假设检验等分析方法。

3. 学会机器学习流程与方法：掌握从分类、聚类到集成学习、神经网络及深度学习的典型机器学习方法与应用。

4. 具备编程实践与协作能力：掌握使用Python等进行模型编程实现，并具备撰写专业报告与团队协作的能力。

高等数学、线性代数、概率论与数理统计、程序设计与算法语言

1. 教材

刘志远，张文波. 交通大数据——理论与方法（第二版）. 浙江大学出版社. 2022

Washington, S.P., Karlaftis, M.G., Mannering, F. Statistical and Econometric Methods for Transportation Data Analysis (2nd Edition). CRC Press, 2011

2. 参考书

周志华. 机器学习. 清华大学出版社. 2016

Harrington, P. Machine Learning in Action. Manning Publications Co. 2012