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文档简介

1、 PAGE PAGE 3综合创新思维训练与实践教学大纲课程编码：090151149周/学分周/4学分一、大纲使用说明本大纲根据信息与计算科学专业 2017-2020 版教学计划制订（一）适用专业信息与计算科学专业（二）课程设计性质必修课（三）1先修课程：2后续课程：毕业设计二、课程目的及基本要求本课程设计是信息与计算科学专业的重要实践性课程。通过学习，一方面可以结合课程的Python/R/Hadoop 等大数据相关软件学习进行大数据处理及深度学习实践能力；另一方面，提高学生综合运用所学知识解决实际问题的能力，以及对前沿技术的应 用能力。为后续毕业设计等课程奠定必要的实践基础。设计目的：进一步培

2、养学生程序设计的思想，加深对Python/R/Hadoop针对Python/R/Hadoop程序设计任务，同时注重养成好的程序设计风格。掌握Python/R/Hadoop掌握预测性分析与机器学习程序设计中的常用算法。基本要求：要求学生做好预习，掌握设计过程中涉及到的算法，按设计流程编程，上机调试通过，验证结果并进行分析、完成论文。三、课程内容及安排1-3整个课程分为以下几个阶段进行:基础知识介绍，开题，编码设计，编码实现与调试，书写设计论文，编码评价与验收。（一）第一周 语言学习基础知识介绍 1）编程库入门数据可视化预测性分析与机器学习数据抓取工具（二）第二周 论文选题、撰写试。具体安排如下：

3、 1上机调试程序将学生分组，每组一个专题，选择一种恰当的预测性分析与机器学习方法，并使用Python/R/Hadoop 等语言完成程序。验收教师检查设计结果，组织答辩。四、指导方式。五、课程考核方法及成绩评定考核方式：考查（学生上机操作演示，教师检查、提问，评定上机及论文成绩）。评分办法：论文占 30%功能完成情况及编程工作量占 30%编程难度和程序亮点占 10%回答教师所提出的问题占 20%课程设计过程中的工作态度（考勤）占10%课程设计的选题新颖或实现了额外的功能，应予以适当加分。成绩评定实行优秀、良好、中等、及格和不及格五个等级的成绩。六、课程教材及主要参考资料深入理解机器学习从原理到算法 沙伊

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