《走進數據科學》是江西財經大學提供的慕課課程，授課老師是李晶、羅良清、平衛英、溫有棟。
基本介紹
- 中文名：走進數據科學
- 提供院校：江西財經大學
- 類別：慕課
- 授課老師：李晶、羅良清、平衛英、溫有棟
課程簡介,課程大綱,
課程簡介
《走進數據科學》是一門跨學科的、交叉性的前沿課程，是統計學應對大數據時代下主動求變的結果。本課程以尊重事實，解決問題，尋求方法為原則，將數據科學的理論學習、技術導入和實踐套用相融合，形成了三位一體的系統知識體系。課程旨在能夠給予大數據相關學習者或套用者一些思考，通過全面把握數據科學的發展脈絡和演進過程，了解統計、計算機、數學、經濟學和管理學是如何交叉、融合，並最終實現大數據的套用價值。
課程大綱
01
洞悉數據篇
在“洞察數據篇”中重點對大數據的源起，大數據的現象，大數據產業以及大數據目前所面臨的挑戰進行講解，以此讓大家對數據有一個基本的洞察和了解。
課時
1.1 洞悉數據之一：大數據溯源
1.2 洞悉數據之二：大數據特徵
1.3 洞悉數據之三：大數據現象
1.4 洞悉數據之四：大數據產業
1.5 洞悉數據之五：大數據挑戰
02
數據有度篇
這部分基於前面對大數據的基礎性講解，從如何得到有深度、有溫度、有態度、有角度的數據作進一步講解，以此讓大家對數據分析的相關方法有一個全面的掌握。
課時
2.1 數據深度
2.2 數據廣度
2.3 數據態度
2.4 數據測度
2.5 數據角度
03
數據演繹篇
“數據演繹篇”中將為大家展示數據科學的演繹過程以及人工智慧、深度學習、機器學習之間的關係。
課時
3.1 數據演繹之一：從統計數字到統計數據
3.2 數據演繹之二：從統計數據到智慧型化
3.3 數據演繹之三：從智慧型化 到人工智慧
3.4 數據演繹之四：人工智慧到機器學習
3.5 數據演繹之五：從機器學習到數據挖掘
3.6 數據演繹之六：從數據挖掘到深度學習
3.7 數據演繹之七：從深度學習到數據科學
3.8 數據演繹之八：結論
04
數據套用篇
“數據套用篇”的學習為大家展示大數據在現實套用中的具體案例，以此讓大家對大數據的真實套用價值有一個更深入的了解。
課時
4.1 數據套用之一：城市大數據
4.2 數據套用之二：工業大數據
4.3 數據套用之三：教育大數據
4.4 數據套用之四：社會網路
05
數據項目篇
通過“數據項目篇”的引入，則是在套用篇的基礎上作解剖式的分步講解，以明確大數據項目在具體實施的各階段中所可能面臨的一系列問題以及解決方法。
課時
5.1 數據項目之一：引入大數據項目時的若干問題
5.2 數據項目之二：大數據項目主題選擇
5.3 數據項目之三：實現大數據項目的分析工具
5.4 數據項目之四：實現大數據項目可供參考的數據
5.5 數據項目之五：大數據項目構建方法
5.6 數據項目之六：實現大數據項目可用的分析系統
5.7 數據項目之七：大數據項目案例
06
數據工具篇
基於前述內容，歸類總結出在實際數據分析和套用中需要藉助的技術工具，做有重點和有選擇的講解，主要強調各軟體工具使用的適用性、有效性和最佳化性。
課時
6.1 數據基礎管理：Excel
6.2 傳統數據處理：SPSS
6.3 大數據挖掘：Python
6.4 高維數據分析：MATLAB
6.5 文本數據分析：UCINET
