数据科学技术与应用
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课程详情
课程评价
spContent=数据成为社会新型生产要素，数据思维是每个大学生应具备的基本素养。课程围绕数据科学工作流程，介绍从数据中获取知识的方法和技术：数据采集预处理、统计分析、可视化、机器学习建模等。通过大量实践案例和开放项目，使学生建立 “数据即生产力”的意识，能够采用数据科学的方法，解决领域实际问题。
—— 课程团队
课程概述

本课程为大学计算机通识教育课程，面向学生的创新应用能力培养。课程介绍数据科学的思维方式，实现数据分析的方法，通过具体应用案例帮助读者理解数据科学知识，掌握实践技能，运用统计学、人工智能等技术解决各学科专业领域中的数据分析问题，挖掘数据中的知识。

      通过学习学生了解数据科学的关键问题，通过数据分析方法解决实际问题的基本步骤，掌握数据组织的基本形式，数据存储的常用格式、数据的清洗、转换与合并、可视化展示、数据汇总和统计方法、机器学习方法及在文本、图像、语音等领域的人工智能前沿领域的应用。

课程特色：

1）课程紧跟数据科学的发展趋势，不断更新相关的技术和方法。

2）课程适用于多数本科专业学生学习，只需要具备任何一门编程语言基础。

3）课程以培养学生科学素养为目标，教学围绕精心设计的案例展开，注重问题解决方法和思路的讲解，引导学生通过查阅资料、搜索互联网等方式获得知识性内容。


课程大纲
预备知识

学生应具备计算机文化的基础知识，能够使用任意一门编程语言编写程序。

证书要求

课程评价项：

1）完成所有课程的学习；

2）完成课程单元测试；（10分）

3）完成课堂交流讨论3次及以上；（20分）

4）完成指定的4次课后作业；（30分）

5）参加考试（课程结束后1周）；（40分）

 

证书：

1）完成课程5项评价内容

2）评价2、3、4、5项按分值占比计入总评分

3）总评分超过60分即可获得证书

4）总评分超过85分可获得优秀学员证书


参考资料

《数据科学技术与应用》，宋晖、刘晓强主编，电子工业出版社，2018.