本课程为大学计算机通识教育课程，主要讲解数据科学的基础理论、思维方式、分析方法。本课程学习内容覆盖数据分析基本步骤、数据组织形式、数据存储格式、数据清洗、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、语音等人工智能前沿领域的应用。学习内容有6个部分：

1.掌握Numpy、Pandas常用数据分析库的使用；

2.学会利用Matplotlib进行数据可视化分析；

3.学会机器学习建模分析方法；

4.了解文本数据分析；

5.了解图像数据处理，学习用深度学习的方法进行图像识别；

6.完成一份数据分析报告。

掌握数据分析的工作流程，学会用数据分析库实现数据预处理和建模分析，能够撰写数据分析报告。

1）完成所有课程的学习；

2）完成课后作业；（20分）

3）完成单元测试；（20分）

4）完成课堂交流讨论5次及以上；（10分）

5）完成课程大作业，撰写数据分析报告；（50分）

先修：大学计算机应用基础；任何一门程序设计语言。

[1]宋晖,刘晓强.数据科学技术与应用[M].电子工业出版社，北京：2018.

[2]余本国.基于Python的大数据基础及实战[M].中国水利水电出版社,北京：2018.

      [3] WesMcKinney.利用Python进行数据分析[M].机械工业出版社，北京：2014.

Q :  我是非计算机专业的大一学生，能学这门课吗？

A :  这是一门通识教育课程，欢迎不同专业背景、不同年级的同学选学。跨专业融合，解决各专业领域的数据分析问题正是我们的课程目标。

Q :  这个课程讲很多理论和算法吗？

A :  本课程不讲深奥的理论，也不讲算法分析，课程致力于解决实际问题和专业领域的应用。

Q :  我没有学过Python能选修这门课吗？

A :  没有关系，只要有任何一门程序设计语言基础就可。当然，学过Python会有更多先发优势。

Q :  这门课对电脑及开发环境的要求怎样？

A :  普通配置的笔记本电脑、安装Anaconda(Python3.6)就可以。