数据科学-教学大纲

《数据科学导论》课程教学大纲一、课程基本信息课程名称中文：数据科学导论课程编号英文：IntroductiontoDataScience学分/学时2/32-4/64必修（√）/选修（）开课学期第4/5学期课程类别专业基础课适用专业数据科学与大数据技术计算机科学与技术先修课程计算导论与程序设计、数据结构，计算机系统基础二、课程教学目标本课程是数据科学的通识入门课程，以“建立知识体系、掌握基本原理、学会初级实践、了解前沿技术”为原则，为学生深入学习数据科学和大数据技术奠定基础。课程将系统讲授数据科学的基本概念和知识体系、数据分析的基本流程和方法、大数据分析的基本工具，并以Python语言为例，通过大量实例和练习讲授初级的数据分析技术。本课程通过理论与实践相结合，树立学生的大数据意识、了解本学科的知识体系，掌握基本的数据处理方法。三、课程与支撑的毕业要求本课程是数据科学与大数据技术专业的专业基础课，通过本课程的学习和实践，毕业生应该在下面的知识和能力得到加强。1、工程知识——具有扎实的数学与自然科学基础知识，学会使用大数据思维解决计算机和数据科学与大数据技术相关领域的实际工程问题的能力；2、问题分析——能够运用所学知识，采用大数据思维，识别、表达和研究分析计算机和数据科学与大数据技术相关领域的复杂工程问题；3、设计/开发解决方案——具有设计开发计算机和数据科学与大数据相关领域的简单功能模块和系统的能力，并具有较强的创新意识和创新能力；4、研究——能够采用科学有效的方法对计算机和数据科学与大数据技术相关领域的复杂工程问题进行实验设计、数据分析与结果评价，进而得到合理有效的结论。5、使用现代工具——具有选择和使用信息技术工具和检索工具全方位多渠道获取计算机和网络领域相关信息的能力；能够合理地选择技术开发工具和资源，运用于复杂工程问题的设计、开发、仿真及验证过程中；6、个人和团队——具有团队协作精神，能够在团队中完成所承担的任务；7、沟通——具有良好的表达能力，具备良好的外语水平和一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。四、教学内容及学时安排序号教学内容课程实践教学目标与要求学时分配1数据科学与大数据技术学科及专业介绍使用大数据思维解决身边的实际问题了解数据科学的基本知识和学科体系2-42数据科学的数学基础介绍使用高等数学知识解决身边的实际问题了解数据科学的数学基础及基本概念0-43Python语言初步Python语言的基本使用学习掌握Python语言的基本使用2-104数据预处理的基本方法利用Python语言对数据预处理掌握基本的数据预处理方法6-105数据分析的基本方法利用Python语言对数据进行初步分析学习掌握基本的数据分析方法10-206数据分析实践组建团队解决实际数据挖掘问题通过案例分析和实践，掌握数据分析的流程2-47数据科学的重要领域介绍列举身边使用到的数据科学技术了解数据科学的主要前沿研究内容4-88大数据处理技术简单使用大数据处理平台和工具了解大数据处理的基本方法和工具2-4五、教学方法每周1-2次，每次两学时进行课堂讲授。课堂讲授包括知识讲解，课堂作业、讨论与答疑。布置5-10次课外实践作业，涵盖Python语言的使用，数据预处理方法和数据分析方法。以真实的数据挖掘问题作为大作业，组织学生组成项目团队解决实际问题，并选出优秀队伍课堂讲解。六、考核方式本课程考核包括期中、期末考试，平时作业和大作业；采用期末闭卷考试，占50%；期中考核，占20%；平时作业，占10%；大作业，占20%。七、课程资源教材选定为：石川、王啸、胡琳梅《数据科学导论》，出版社：清华大学出版社，出版时间：2021年阿尔贝托·博斯凯蒂，《数据科学导论：Python语言实现》，出版社:机械工业出版社，出版时间:2016年08月。参考书目如下：杨旭、汤海京、丁刚毅，《数据科学导论（第2版）》，出版社:北京理工大学出版社，出版时间:2017年05月。

朝乐