数据处理和分析(Python)

课程描述

本课程旨在教授学生使用Python进行数据分析与处理的技术。 在课程学习过程中,学生将逐步学会利用如Pandas、NumPy和Scikit-learn等工具来对数据进行读取、清洗、分析与可视化。 与此同时,通过课程中引入的实践项目和案例研究,学生将会有效提升自身的数据处理技能和解决实际问题的能力。 此外,课程还包括机器学习的基础理论和实践,使学生能够在数据分析的任务场景下构建简单的机器学习任务。 本课程的目标是培养学生的实际操作能力、团队合作能力,以及在数据科学领域的竞争力。

课程先决条件

本课程将对课程涉及的相关知识领域的基础部分进行讲解,因此所有背景的学生均可参与本课程。 但是,如果对以下知识具有提前了解的基础,学生的课程学习将会变得更加轻松和高效:

事实上,课程涉及到的这些方面的知识都非常精炼和基础,不需要学生对繁复、冗杂的库进行全面了解。 对于没有相关基础的学生,课程内的讲解和介绍完全足够学生完成学习目标。 但是本课程网站也为感兴趣的学生提供了相关课程资源来帮助学生进行相关领域的知识学习和扩展探索。

联系方式:

最佳联系方式是通过电子邮件联系王胜教授:swangcs@whu.edu.cn。学生亦可在课程群与线下课堂踊跃交流或联系课程辅助人员。

课程成绩:

  • 实践项目和课程作业(60%)
  • 期末考试(40%)

课程所涉及的实践项目和课程作业将会随着课程推进实时发布在网站中,请按照每周的公告了解该次作业的具体要求、提交方式和截止时间。 实践项目将着重考察学生对数据分析工具的应用能力和解决问题的实际情况,期末考试将覆盖所有课程内容,关于考核的主要范围和概况信息,将在课程濒临结束时给出。