课程安排和教学周期?
**课程名称:**数据分析与机器学习
课程课程安排:
- 课程简介
- 数据预处理
- 数据分析方法
- 机器学习算法
- 评估与优化
教学周期:
- 第一周:课程简介、数据预处理
- 第二周:数据分析方法
- 第三周:机器学习算法
- 第四周:评估与优化
教学目标:
- 帮助学生了解数据分析与机器学习的基本知识。
- 培养学生能够应用数据分析方法和机器学习算法解决实际问题。
- 帮助学生理解数据分析与机器学习的关键技术。
教学方法:
- 课堂讲授
- 案例分析
- 编程练习
- 讨论
评估方式:
- 课堂参与
- 数据分析作业
- 编程作业
- 期末考试
课程资源:
- 数据预处理工具:pandas、numpy、matplotlib
- 机器学习算法库:scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
- 数据分析书籍:“Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow”
课程安排和教学周期是根据实际情况进行调整的。