大数据时代已经到来！精准推销、AlphaGo、人脸识别、自动驾驶等一系列陌生事物闯入我们的生活，这些新兴事物是否让你手足无措？是否想要快速融入大数据时代的潮流？《数据思维》将带你培养数据的思维，助你快速理解、适应、引领大数据时代。本课程强调理论与实践相结合，详细讲述了数据思维的产生、原理与模式，并介绍了数据思维指导下的现代数据流程，以及数据思维应用实例，旨在帮助同学们一窥数据科学轮廓，建立数据思维基础，并将数据思维应用到学习生活中指导行动与决策。

经过本课程的学习，同学们应有以下收获：

1.对数、数据、大数据的内涵有深刻的认识；

2.对数据思维的原理、意义有深入的理解；

3.了解数据科学的整体框架、数据的生命周期及其相关数据分析管理技术与工具等；

4.能够应用数据思维去解决生活中遇到的实际问题。

课程满分100分，具体包括如下三个部分：

1. 单元测验50分： 单元测验成绩占总成绩的50%，每个课程单元需要完成相对应的测试。测试题为客观题，例如单选题、多选题、判断题等；

2. 课程讨论10分：“课堂交流区”中的讨论情况占总成绩的10%，讨论请针对课程讲述的内容展开。活跃度达到标准（即在”课堂交流区“中回复的数量达到5次以上）可获得10分，否则不得分；

3. 期末测验40分：期末测试成绩占总成绩的40%。期末测试试题均为客观题，包括单选题、多选题和判断题。

申请证书标准：60-84分申请合格证书，85-100分申请优秀证书。

不要求特定预备知识。有一定的计算机基础知识更具学习优势。

[1]吴军.数学之美[M].北京：人民邮电出版社, 2014 

[2]涂子沛. 数据之巅[M]. 北京: 中信出版社, 2015．

[3]朝乐门. 数据科学[M]. 北京：清华大学出版社, 2016.

[4] ［英］维克托•迈尔•舍恩伯格，肯尼思•库克耶著．大数据时代: 生活、工作与思维的大变革[M]. 盛杨燕, 周涛译. 杭州: 浙江人民出版社, 2013．

[5] 仓剑. 数源思维: 业务导向的数据思维秘籍[M]. 北京：电子工业出版社，2017.

[6] 朱洁, 罗华霖. 大数据架构详解: 从数据获取到深度学习[M]. 北京:电子工业出版社, 2016

[7] [美]马克·沃伦威尔德. 人机共生: 洞察与规避数据分析中的机遇与误区[M]. 赵卫东译.北京: 机械工业出版社, 2018.

[8] 陆嘉恒.大数据挑战与NoSQL数据库技术[M].北京: 电子工业出版社, 2013