课程介绍

随着人工智能(AI)、大数据(Big data)和云计算(Cloud computing)的兴起，以ABC为核心的IT技术发展浪潮席卷全球，对各行各业的发展都产生了深远的影响。因此，掌握这些核心技术的基础知识已经成为了众多从业人员的必要素质之一。数据科学涉及这些技术的综合运用，因此，其引论非常适合作为从业人员的入门课程。本课程将面向所有专业的本科生，介绍数据科学的基础概念、基本理论和工具方法，包括数据科学的概念、数据科学的应用、Python语言基础、数据分析方法、数据可视化、机器学习和深度学习基础知识等。希望学生通过本课程的学习，能够了解数据科学的知识体系，并且初步具备使用Python语言及其工具来进行数据分析的能力。
本课程是在 IBM大数据大学在2017年春季在上海交通大学开设的数据科学训练营课程为基础，通过扩展和重新组织而构建的。该训练营面向上海交通大学所有非计算机相关专业的本科生与研究生，通过6个周末的理论讲解和上机指导，最终同学们以团队为单位完成了课程项目的开发，获得了良好的效果。本课程通过内容的重新整理，建设成慕课课程，以期向更多的学生传授数据科学的基础知识，使他们初步具备数据处理和分析的能力。
   本课程的考核将以小作业和课程大作业相结合的方式进行，其中小作业为每次上课留下的课堂作业以及课后作业，课程大作业为学生自命题，由老师审核后满足要求的综合作业，考察学生综合运用课程所讲授知识的能力。

课程大纲

考核标准

考核主要以课程大作业为主，课后作业为辅。课后作业主要是督促学生进行练习，工具课程知识。课程大作业将考察学生对课程知识的综合运用能力。课程大作业由学生组队自主选题，每队学生3-5人，由学生自由组队，选题需经过教师确认。课程大作业需要涵盖数据分析、数据可视化和机器学习等功能，使用jupyter notebook的形式运行。课程大作业需要经过答辩验收。

教材教参

IBM大数据大学“Bootcamp: Data Science with Python”的课程资料