《探索性数据分析》课程教学大纲.docx
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1、探索性数据分析教学大纲一、课程基本信息课程名称探索性数据分析Exploratory Data Analysis课程编码SCC322511020开课院部理学院课程团队统计团队学分2.0课内学时32讲授| 32实脸0上机0实践0课外学时32适用专业数据科学与大数据技术授课语言中文先修课程数学分析(A)【、高等代数与几何(27)、数学分析(R) H、高等代数与几何(2-2、概率论课程简介 (必修)探索性数据分析是数据科学与大数据技术专业的必修课、学科基础课程。它是对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制 表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法.,主要教学内容包括:一维
2、数据的统计特征,二维数据的统计特征,克方图,箱线图,分位数图,系统聚类法,均值聚类法,主成分分 析,因子分析,典型相关分析,费谢尔线性判别分析,方差分析。通过该课程的教学,能够使学生掌握探索性数据分析的基本概念、基本知识和基本方法,熟悉利用Vat lab或者Python软件进行特征 提取,培养学生运用探索性方法分析数据的能力,为后续课程的学习打下坚实基朋。Exploratory data analysis is a compulsory and basic course for the major of data science and big data technology. It is a
3、 data analysis method that explores the structure and laws of data through mapping, tabulation, equation fitting, calculation of characteristic quantities and other means under the prior assumptions of the existing data as little as possible.The main teaching contents include: statistical characteri
4、stics of one-dimcnsional data, statistical characteristics of two-dimensional data, histogram, box chart, quantile chart, systematic clustering method, mean clustering method, principal component analysis, factor analysis, canonical Correlation Analysis, Fisher linear discriminant analysis, variance
5、 analysis.Through the teaching of this course, students can master the basic concepts, basic knowledge and basic methods of exploratory data analysis, and be familiar with feature extraction using Matlab or Python software, to cultivatestudents ability to use exploratory methods to analyze data and
6、lay a solid foundation for the follow-up courses.负责人审核人二、课程目标序号代号课程目标OBE毕业要可R指标点任务自选1Ml目标1 : 了解掌握探索性数据分析的基批知识、基本方法.是3. 12M2目标2 :掌握复杂大数据处理和分析的基础知识,借助专业软件学会分析处理数据.是4. 13M3目标3;通过课程的学习,培育蛟强的软件开发能力.是8. 14Ml目标4 :能保灌课程正常秩序(政治层面、课堂保障层面.非学生能力层面)否三、返程内容序号章节号标题课程内容/重难点支撑课程目标课内 学时教学方式课外学时课外环节1第一章第一至数据的统 计特征本章重点
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