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description: 学分：3.0
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# 数据分析与实践（专业核心）

<figure><img src="https://2238478459-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F8KKhz3HX4cPccThvornB%2Fuploads%2Fx65YfPpkTXAyA65hEfwD%2FDM.png?alt=media&#x26;token=9cca8928-a7d7-4383-9a10-4fbfcf4045f9" alt=""><figcaption><p>课程教材以老师PPT为主</p></figcaption></figure>

## 课程简介

本课程主要从数据科学基础，数据统计，数据挖掘，机器学习等方面入手，较全面地描述了数据分析的全过程。这是一门实践导向的课程，它的主要编程工具为Python，内容包括python的基础语法与应用（自学然后完成实验），如何获取数据（爬虫），如何在原始数据之上进行特征工程，统计分析，可视化实验，如何使用机器学习基础算法。课程的最后还会给出一项情景任务，之前三年给过的任务是根据某场LOL比赛的场上数据预测比赛胜率、根据某国家学生的各项能力得分预测其数学成绩和根据PISA提供的学生各项基本情况（比如：家庭收入、学校是否有音乐课等）数据来预测学生是否复读。本课程没有期末考试，平时的每项实验都很重要，课程中后期还会有一项调研报告任务，其会培养同学们查找资料、阅读论文、书写报告的能力。

## 前置知识涉及的课程

数学分析、线性代数、概率论与数理统计

## 往年经验

作为一项实践性的课程，同学们可以提前熟悉Python的使用（尤其是网络爬虫），jupyter的使用，调研报告的书写技能（可以使用Typora；老师明确表示希望看到更加美观的报告，可以提前学习latex来尝试美化自己的报告），课程中会涉及一系列机器学习基础算法，由于课程内容比较多，某些算法可能不会细讲，且作为导论课程课程深度不会过于深，有兴趣的同学可以去B站看看吴恩达的机器学习/深度学习网课作为补充。另外，基本上每节课都有当堂小测，就算一筹莫展也尽量写上姓名学号交上去。

## 与后续课程的联系

数据分析的技术是极其重要的能力，其内涵在于使用数据驱动的思想，数据分析的手段解决实际应用问题，在机器学习的领域之中也占据极其重要的位置。

## 课程资源

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## 目录

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<summary>数据分析与实践教学大纲</summary>

数据科学基础

数据分析入门

数据统计

数据挖掘基础







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