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SPOC学校专有课程
大数据分析
第11次开课
开课时间: 2025年02月24日 ~ 2025年07月22日
学时安排: 3-5小时每周
进行至第21周,共22周 已有 14 人参加
立即参加
spContent=通过本课的学习,经管类学生将对(大)数据分析基本原理、架构、模型、方法,以及数据分析的价值、意义建立清晰和比较全面的认识,掌握有关数据发现、获取、处理、建模和分析的基本原理和方法,为提升课程的学习和参加社会实践工作奠定扎实的基础。
通过本课的学习,经管类学生将对(大)数据分析基本原理、架构、模型、方法,以及数据分析的价值、意义建立清晰和比较全面的认识,掌握有关数据发现、获取、处理、建模和分析的基本原理和方法,为提升课程的学习和参加社会实践工作奠定扎实的基础。
—— 课程团队
课程概述

有多少行业是与经济、管理相关的?多!

有多少行业与数据驱动相关?多!


那么,经管专业学生要不要学习数据分析、大数据分析?答案也是肯定的。


问题是:经管学生如何学习大数据分析?


本课程首先从解决经管类学生学习大数据分析的难点、痛点着手,紧紧围绕经管的热点,用身边的软件、模型、方法,解决经管活动的疑点,推动经管类学生对于数据管理、数据资源、数据分析、数据挖掘和创新、创业的全新认识。


课程将内容体系糅合、划分为八个部分:环境准备、Python基础、数据准备、数据整理、数据分析基础、数据可视化基础、数据挖掘与可视化、机器学习基础等,利用典型案例,将完整的数据分析全过程展现给经管相关专业学生面前,为他们提供了更加切合自己学习的切入点。

授课目标

本课是针对新工科信息管理与信息系统专业、工业工程专业、电子商务专业开设的数据分析基本课程。通过本课的学习,相关学生能够了解和掌握以下几个方面的知识和技能:

1、了解数据、大数据、数据挖掘、人工智能等的概念;

2、了解和掌握数据获取、数据整理、数据分析的知识和技能;

3、了解和掌握数据分析算法、数据挖掘的知识和技能;

4、了解和掌握机器学习基础的知识和技能;

5、提高数据管理意识、数据敏感性、数据资源管理能力和创新创业等能力

成绩 要求

(1)假期学生应先预备数据分析课程的相关内容(https://idata.fzu.edu.cn)

(2)课前学生应教材及参考资料中相应章节的内容,特别是相关课程,如《数据库原理与应用》、《数据结构》等

(3)通过上机实践应能巩固所学的数据库理论及技术

(4)学生课后必须在线学习强化学习视频内容,以及扩展知识和技能

课程大纲

00 假期课程准备[4小时25分]

00.01 预备课程01(操作系统安装与调试01)[29:00]

00.02 预备课程02(操作系统安装与调试02)[33:00]

00.03 预备课程03(Office与SQLServer安装与调试)[56:00]

00.04预备课程04(Python的安装与调试)[69:00]

00.05 预备课程05(开发工具Pycharm和VS2019的安装与调试)[33:00]

00.06 预备课程06(其他开发工具安装与调试)[86:00]

00.07 预备课程07(jupyter_notebook等使用简介)[70:00]

00.22 环境预备[2022版本]

01 Python基础[28小时48分]

01.00 课程知识体系简介

01.01 基本对象类型[元素型]

01.02 基本对象类型[容器型]

01.03 流程控制

01.04 函数基础

01.05 函数进阶

01.06 面向对象

01.07 解析表达式

01.08 生成器

01.09 迭代器

01.10 装饰器

02 Python进阶[18小时46分]

02.01 Numpy数组创建与操作

02.02 Numpy数组计算

02.03 Pandas数据创建与存载

02.04 Pandas数据获取与结合

03 数据准备[14小时29分】

03.01 数据获取[本地]

03.02 Web爬取基础

03.03 Web爬取进阶

04 可视化与数据处理[19小时28分]

04.01 Matplotlib可视化基础

04.02 Matplotlib可视化进阶

04.03 Seaborn可视化

04.04 Plotly可视化

04.05 Pyecharts可视化基础

预备知识

数据库原理与应用,程序设计基础,统计学原理,计算机网络技术

参考资料


Python数据分析与可视化 第二版  微课视频版 魏伟一 李晓红 2021.7 清华大学出版社
    参考资料

1、《Python数据分析与可视化(第2版)》 魏伟一等主编  清华大学出版社  2021.7


2、《Python——统计人的视角》 吴喜之 中国人民大学出版社 2018.1


3、《精通数据科学:从线性回归到深度学习》 唐亘 中国工信出版集团 人民邮电出版社 2018.6

4、《编程道路——以Python为舟》 沙行勉 清华大学出版社 2018.10

5、《互联网大数据处理技术与应用》 曾剑平 清华大学出版社 2018.8

6、《机器学习——实用案例解析》 Drew Conway[美]等编著 陈开江等译 2013.4

7、《大数据分析与计算》 汤羽等编著 清华大学出版社 2018.3

8、《Cloudera Hadoop大数据平台实战指南》 宋立桓、陈建平编著 清华大学出版社 2018.11

9、Python程序设计案例教程——从入门到机器学习(微课版) 张思民 清华大学出版社 2018.10


常见问题

Q1 : 计算机硬件要达到什么样的配置?A : 建议内存在8GB及以上,固态硬盘容量在128GB或以上,最好有机械硬盘作为辅助。


Q2 : 计算机软件要如何配置?A : 建议安装Windows 10或以上的专业版。并且安装Excel 2013专业版及共享工具(属于Office 2013专业版的一个模块))单独模块,以及Office 2016或以上版本的专业版完整安装;努力完成MS SQL Server 2016 或以上版本的开发者版本的安装(主要用户数据存储和数据分析服务);安装MySQL最新社区版及Navicat forMySQL客户;安装Python 3.7或更高版本;安装Anaconda 2020或更高版本;安装R语言 3.5或更高版本。软件的安装和配置请参考本课程的预备课程。


Q3 : 文史经管类学习者有必要学吗,能学好吗?A : 有必要;实践告诉我们,经过努力都会学好。

福州大学
1 位授课老师
吴海东

吴海东

讲师,实验师,IT工程师

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