数据科学基础
持续时间
- 一个学期或同等
接触时间
- 32小时
校园单位交付结合面对面和数字化学习。
2023年的教学时间
| 山楂 HB5他块5 |
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|---|---|---|
日期: 结果: 最后自我报名: 人口普查: 最后退出没有失败: |
目的和目标
本单元将给学生一个坚实的基础在当代科学数据使用Python的最佳实践。它将覆盖实践介绍编程范式和基本数据分析技术。通过例子涉及现实世界的数据,学生将学习数据清洗和验证技术,数据转换程序、算法设计、文本分析和数据可视化技术。学生将熟悉重要的Python软件模块如熊猫、Matplotlib,自然语言工具包(NLTK)。
课程与单位
研究和创新管理的毕业证书单位详细信息
教学方法,评估和内容。
教学方法
活动类型 |
活动 |
总时间 |
的周数 |
小时每周 |
可选——活动细节 |
面对面的接触 |
计算机实验室 |
32 |
2周 |
16 |
|
未指明的学习活动 |
自主学习 |
118年 |
12周 |
9.83 |
|
总时间: |
150年 |
小时(每周): |
25.83 |
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请注意,由于单位现状才会安排如下:
网上教学
每周2 x 3小时的会议
评估
1。作业/工作簿(个人)10 - 20%
2。作业/工作簿10 - 20%
3所示。作业/工作簿10 - 20%
4所示。作业/工作簿10 - 20%
5。作业/工作簿10 - 20%
分配和表示1(个人/团体)30 - 50%
内容
- 基本编程理论
- 数据科学的最佳实践
- 数据结构、访问和使用
- 数据清理和验证
- 数据可视化
- 如何验证结果
- 处理文本数据(文本分析)
- 数据科学工具
研究资源
——阅读材料。
阅读材料
学生们建议检查单位在相关教学大纲适当时期教科书和进一步阅读。