SPOC学校专有课程
大数据分析
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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。
—— 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
预备知识

数据库原理与应用，程序设计基础，统计学原理

参考资料
Python数据分析基础 阮敬 2017 中国统计出版社
    参考资料1、《Python——统计人的视角》 吴喜之 中国人民大学出版社 2018.1

2、《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

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

4、《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

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

6、《大数据分析与计算》 汤羽等编著 清华大学出版社 2018.3

7、《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

8、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 8.1 专业版/ 10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专业版完整安装；有条件的可以安装Office 365专业版或者Office 2019专业版（但目前测试，Office 2019上无法加载数据挖掘插件）；努力完成MS SQL Server 2016 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。