《数据科学导论》课程教学大纲

《数据科学导论》教学大纲课程编号：121172B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课☑学科基础课□专业核心课□专业提升课□专业拓展课总学时：32讲课学时：32实验（上机）学时：0学分：2考试类型：□考试☑考查适用对象：数据科学与大数据技术专业□是☑否适合作为其他专业学生的个性化选修课先修课程：概率论，计算机基础一、教学目标本课程是为数据科学与大数据技术专业本科生开设的学科基础课，是引领学生进入数据科学领域的先行课。通过本门课程的教学，使学生对数据科学产生浓厚兴趣；了解数据科学与社会生活各个领域的紧密联系；探索成为一名数据科学家必备的知识与技能。目标1：能够理解数据科学与统计学、数学、计算机科学之间的联系。目标2：能够掌握数据科学的思想。目标3：能够掌握进行数据科学研究的基本方法与流程。目标4：培育有坚定理想信念、深厚爱国主义情怀、高尚道德情操，具有扎实数据科学与大数据技术专业学识，坚韧奋斗进取品格的社会主义新青年。二、教学内容及其与毕业要求的对应关系教学内容讲授上的要求；统计推断、探索性数据分析和数据科学工作流程，算法，数据科学与实际问题的故事这三部分需要精讲，细讲。重点是培养学生从实际背景提出问题的能力和针对问题收集数据的能力，以及对数据科学三大基本算法的理解和运用。通过大量的案例来让学生先从照着葫芦画瓢开始，对数据科学产生兴趣，然后再一步一步的深入后续课程的学习。对拟实现的教学目标所采取的教学方法、教学手段；课堂授课，学生讨论，PPT展示，学生PPT报告等方式。对课后作业以及学生自学的要求；要求学生能够互评作业，相互学习，并且要求学生对给出的问题提前准备。该课程从哪些方面促进了毕业要求的实现；该课程锻炼了学生的沟通、交流能力，能够帮助学生树立职业道德意识。三、各教学环节学时分配以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下：教学课时分配序号章节内容讲课实验其他合计1数据科学简介20022统计推断、探索性数据分析和数据科学工作流程80083算法802104数据科学与实际问题的故事50495分析结果的呈现10016听听学生们怎么说00117下一代数据科学家、自大狂和职业道德0011合计240832四、教学内容第1章数据科学简介第一节数据科学与大数据的兴起为什么是现在数据科学的现状和历史数据科学的知识结构第二节什么是数据科学家学术界对数据科学家的定义业界对数据科学家的定义教学重点、难点：重点在于介绍数据科学的现状和知识结构以及数据科学家所具备的知识与技能。课程的考核要求：了解数据科学的知识结构课程思政切入点：（1）数据科学的发展历程与前沿；（2）数据分析师、数据工程师职业道德。复习思考题：什么是数据科学？第2章统计推断、探索性数据分析和数据科学工作流程第一节大数据时代的统计学思考统计推断总体和样本大数据的总体和样本大数据意味着大胆的假设统计建模第二节探索性数据分析探索性数据分析的哲学练习：探索性数据分析第三节数据科学工作流程第四节思维实验：如何模拟混沌第五节案例学习：RealDirectRealDirect是如何赚钱的练一练：RealDirect公司的数据策略教学重点、难点：重点在讨论大数据下的总体与样本的关系，探索性数据分析与数据科学的工作流程；难点在于大数据下的大胆假设可以有哪些课程的考核要求：了解：大数据下的大胆假设。理解：大数据下的总体与样本的关系。掌握：探索性数据分析技术。应用：能对实际数据进行探索性分析。课程思政切入点：（1）数据质量的重要性，培养“求真务实”品德；（2）对比中外二十年来经济、科技、军事数据等，培养学生爱国情怀。复习思考题：对实际数据讨论总体与样本的关系，并进行探索性分析第3章算法第一节机器学习算法第二节三大基本算法线性回归模型k近邻模型（k-NN）k均值算法第三节练习：机器学习算法基础第四节总结第五节思维实验：关于统计学家的自动化教学重点、难点：重点在于介绍三大基本算法，难点在理解统计学家的自动化课程的考核要求：了解：统计学家的自动化。理解：三大基本算法。掌握：三大基本算法。应用：能运用三大基本算法解决实际问题。课程思政切入点：透过现象发现本质复习思考题：在实际数据上完成三大基本算法第4章数据科学与实际问题的故事第一节关联分析啤酒与尿布亚马逊的个性化推荐潘多拉音乐组计划塔吉特的大数据营销第二节趋势预测“搜索”+“比价”Twitter与对冲基金疾病预测电影票房预测奥斯卡预测第三节决策支持《纸牌屋》美国总统大选第四节模式创新大数据与反恐利用大数据打击犯罪大数据与破案大数据与纽约沙井盖维护大数据帮助寻根问题教学重点、难点：重点在培养学生提出问题的能力，能够知道收集什么样的数据能解决什么样的问题课程的考核要求：掌握：收集什么样的数据能解决什么样的问题。应用：根据背景提出问题，并能收集相关数据解决问题。课程思政切入点：理论联系实际，培养解决实际问题的能力复习思考题：对给定的实际问题自己收集数据，解决问题第5章分析结果的呈现第一节分析结果的可视化第二节如何快速生成分析结果教学重点、难点：重点在分析结果的可视化和如何快速生成分析结果课程的考核要求：掌握：分析结果的可视化的方法和如何快速生成分析结果的方法。课程思政切入点：做人做事的基本道理复习思考题：按照要求提交分析报告第6章听听学生们怎么说重在过程不再简单援助之手殊途同归逢山开路，遇水架桥作品展示第7章下一代数据科学家、自大狂和职业道德前面都讲了些什么什么是数据科学（再问一次）谁是下一代的数据科学家成为解决问题的人培养软技能成为提问者做一个有道德感的数据科学家对于职业生涯的建议五、考核方式、成绩评定本课程一般按闭卷、开卷或论文方式考核，卷面或论文一般占70%，考勤与平时作业一般占30%。六、主要参考书及其他内