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完成本单元后,学生应能够:
LO1. 在给定清晰算法说明的情况下,自动化计算过程(通过编写采用程序设计核心技术的Python程序实现)。
LO2. 演示对Python语法和语义的理解,能够跟踪和理解典型于数据科学活动的惯用代码,包括用户定义函数、异常抛出和处理等特性。
LO3. 理解在数据科学流程中进行各种活动所需的计算过程自动化,包括数据获取与清洗、数据格式转换、数据总结、总结结果的可视化与表格呈现、创建特定形式的预测模型、将预测模型应用于新数据、评估预测模型(以及自动化一个使用现有工具进行这些活动的管道)。
LO4. 理解电子表格和Python程序在自动执行数据科学计算过程中的作用,意识到这两种工具之间的相似性和差异。
LO5. 理解与数据科学活动相关的数据管理主要问题,包括数据的价值、元数据的重要性以及在跨时间和用户共享数据时遇到的问题。
LO6. 理解数据集在计算机文件中的表示,特别是物理表示与逻辑表示之间的多对多关系;不同表示方式的优缺点。
LO7. 理解图表和信息呈现的原理,能够使用Python库和电子表格制作良好的图表;同时具备评估图表在沟通中有效性的能力。
LO8. 理解机器学习的原理及其在数据科学中的角色,特别是回归和分类任务的预测模型的创建、使用和局限性,过拟合和欠拟合的问题,以及模型的评估。
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