数据科学导论(陈恩红, 刘淇) 2020秋 2019秋 2018秋 2017秋  课程号:CS150301
2020秋 2019秋 2018秋 2017秋  课程号:CS150301
8.8(5人评价)
8.8(5人评价)
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很多
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:一般
选课类别:通识 教学类型:理论课
课程类别:核心通识 开课单位:计算机科学与技术系
课程层次:通修   学分:2.0
课程主页:暂无(如果你知道,劳烦告诉我们!)
排序 学期

评分 评分 5条点评

cmeow 2019秋
  • 课程难度:困难
  • 作业多少:很多
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:一般
  • 难度:困难
  • 作业:很多
  • 给分:超好
  • 收获:一般

课程主要讲解数据科学的各种分析方法

讲课差不多是对ppt念,对于课程准备的不是很充分的感觉,但是总体感觉还行

成绩有两次签到成绩、调研报告和实验报告,签到没什么好说的,调研报告需要自己选一个课题去做,实验报告是根据老师的要求参加指定的比赛,然后讲解自己的工作。

对于之前没有过实际编程和数据分析经历的人(至少是我)非常煎熬,前几周完全处于什么都不懂的状态,说实话老师对数据分析肯定很了解,上课讲述的东西也比较贴近应用,但是关于编程之类的东西要完全靠自己摸索……这方面一般是用python和Java,这两种语言都和科大开设的c语言有较大的出入,是面向对象编程的语言,没有这方面编程基础的需要现场学习了解其中内涵后进行编程,对于我十分煎熬……在很长时间内到处找各种机器学习的书籍却没有什么入门内容,一种材料是深入机器学习的数学原理,对于这门课太深了,而且对新手没必要,一种是对已经有基础的人的代码,我也看不太懂……最后终于找到了对这门课帮助最大的一本书《基于scikit-learn和tensorflow 机器学习实战》靠这本书的手把手的教程才终于对使用机器学习有了一点点经验,把最后的报告混完了。和我同组的大三、大四学长也做的一般。但比较意外的是给分超好,在我只使用了比较基础的东西后最后竟然给了4.0使我很惊讶……可能是因为我是大二学生要求比较低?总之对我来说给分算很棒的了。

老师其实也在课程开始向大家提醒大一大二不要来选这门课程,因为许多课程需要用到的概率、数据结构和编程知识还没学到(但好像学了之后还是对入门一无所知,希望老师针对这方面对新手友好一些

总之一句话,这门课对之前对机器学习、人工智能、数据科学一无所知的人不是很友好,如果想靠这一门课对这些东西入门自己在课下还需要下很大的功夫。

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lza 2019秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很多
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:很多
  • 难度:中等
  • 作业:很多
  • 给分:超好
  • 收获:很多

数据科学的框架科普,算是入了个门

这课太事儿了,又有调研报告又有数据挖掘比赛又有小组报告

都认真做了给分也就挺好


课程主页:

http://staff.ustc.edu.cn/~qiliuql/DS2019tuesday.html

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  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很多
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:很多
  • 难度:中等
  • 作业:很多
  • 给分:超好
  • 收获:很多

数据科学的入门课,老师介绍了很多,任务稍微有些重,需要自己的付出

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yiersan 2019秋
  • 课程难度:困难
  • 作业多少:很多
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:没有
  • 难度:困难
  • 作业:很多
  • 给分:一般
  • 收获:没有

这门课简直扼杀了我继续学习数据科学的兴趣,全程就当思修马原一样上课了。。。对课程内容不感兴趣的,对PPT教学不喜欢的同学,请不要选这门课。。。

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xiaodashen123 2018秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:中等
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:很多
  • 难度:中等
  • 作业:中等
  • 给分:超好
  • 收获:很多

刘老师上课气氛很好,不仅有一些较为前沿的知识,也常夹杂着人工智能界的各种段子。刘老师推荐的大数据比赛(期末给分的主要标准)也让我认识到,学啥物理啊,0基础转啥都比这强。

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