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| 信贷度适用 |
| 有效的季度:2020年秋季 |
一、目录信息
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独联体9 |
数据科学概论 |
4.5单元(s) |
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条件:先决条件:独联体41。 小时:Lec小时:48.00
实验室小时:18.00
类的小时:96.00
学生的学习总小时:162.00 描述:本课程是介绍数据科学,涵盖数据分析和机器学习。主题包括数据采集和数据争吵,和可视化数据评估,监督和非监督机器学习,自然语言处理。 |
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学生的学习结果语句物资货柜
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•学生的学习结果:收集、清洁、分析和可视化数据满足和捍卫一个测量目标。 |
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•学生的学习结果:收集数据和选择一个模型训练和调整机器学习工具和解释结果 |
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二世。课程目标
三世。必要的学生材料
第四,大学必不可少的设施
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计算机实验室的计算机运行Python解释器和蟒蛇包 |
诉扩展描述:内容和形式
| 2。 |
等统计数据,测量的意思是,中位数,模式,标准差,局外人,相关性,置信区间 |
VI。作业
| B。 |
项目:6 - 8编程作业,几个100多行代码。 |
七世。教学方法
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讲座和视觉辅助
指定阅读的讨论
讨论和解决问题在课堂上表演
课堂的探索网站
测验和考试复习在课堂上表演
作业和扩展项目
合作学习和小组练习
合作项目
实验室每周讨论会议和测验,评估程序实验室练习
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八世。评估目标的方法
| 一个。 |
评估的编程作业和报告正确性,使用设计原则、文档和效率。 |
| B。 |
一个或多个考试要求开发一个算法,编程能力评估代码段,并使用理论提出了在编写代码。 |
| C。 |
课堂实验的问题,小组协作问题,试题和/或在线作业或教程展示了阅读能力通过调试和分析代码和/或编写的代码片段。 |
| D。 |
期末考试要求开发算法的编程能力,评估代码段,并使用理论提出了在编写代码。 |
第九。文本和支持引用
| 1。 |
Igual,劳拉和Segui,桑蒂:数据科学概论,第1版。不可靠的人。ISBN 978-3-319-50017-1。2017年 |
| 2。 |
萨尔兹,Jeffrey:介绍数据科学、1日版,圣人出版,ISBN: 978 - 1506377537, 2018 |
| 1。 |
个村落,特:统计学习的元素,第二版,施普林格,ISBN: 978 - 0387848570, 2017 |
x实验室的话题
| 一个。 |
现在,评估和解释的作用和应用程序数据科学在现代生活。 |
| C。 |
编写代码来对输入数据进行数学和统计工作创造和呈现结果。 |
| D。 |
编写代码来定位和读取数据从多个类型的数据源。 |
| E。 |
编写代码加入、验证和清洁输入数据为分析做准备。 |
| F。 |
编写代码来过滤,搜索、排序数据来得出一个结论的数据趋势。 |
| 我。 |
编写代码来提供输入数据的机器学习模型无监督学习。 |
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