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数据科学导论
0-数据科学导论-考核大纲-22-0208
0-数据科学导论-考核大纲-22-0208
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zhuyi
2022-2-08 上传
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目录
1
【注意事项】网上学习行为规范
2
【怎么教】教学一体化方案
3
【谁来讲】课程负责人、主讲名师介绍
4
【第一章】绪论-1-数据
5
【第一章】绪论-2-数据科学
6
【第一章】绪论-3-数据科学的方法和技术
7
【第一章】绪论-5-数据科学的实践工具
8
【第一章】绪论-4-数据科学的应用
9
@1-1-数据-v1
10
@1-3-数据科学的方法和技术-v1
11
@1-4-数据科学的应用-2
12
@1-4-数据科学的应用-1
13
@1-5-数据科学的实践工具
14
@1-2-数据科学-v1
15
【第二章】数据采集-1-数据采集概述、传统数据采集和传感器数据采集
16
【第二章】数据采集-2-系统日志数据采集
17
【第二章】数据采集-3-网络爬虫
18
@2-1-数据采集概述、传统数据采集和传感器数据采集
19
@2-2-系统日志的采集
20
@2-3-网络爬虫爬取网页
21
@2-4-正则表达式解析网页
22
@2-5-BeautifulSoup解析
23
@2-扩展案例1
24
@2-扩展案例2
25
【第二章】数据采集-扩展案例
26
【第三章】数据管理-1-数据管理概述
27
【第三章】数据管理-2-关系型数据库
28
【第三章】数据管理-3-非关系型数据库
29
【第三章】数据管理-扩展案例
30
@3-1-数据管理概述、人工与文件管理阶段
31
@3-3-关系型数据库介绍
32
@3-2-数据库阶段及数据存储方式
33
@3-4-键值数据库和列数据库
34
@3-5-文档数据库和图数据库
35
@3-k-1建立数据库链接及导入数据
36
@3-k-2数据查询和排序
37
@3-k-3条件查询和数据分组
38
【第四章】数据治理-1-数据治理概述
39
【第四章】数据治理-2-数据质量管理
40
【第四章】数据治理-3-数据清洗
41
【第四章】数据治理-4-案例
42
【第五章】数据分析-1-数据分析概述
43
【第五章】数据分析-2-探索性数据分析
44
【第五章】数据分析-3-机器学习
45
【第五章】数据分析-扩展案例
46
【第六章】数据可视化-1-数据可视化概述
47
【第六章】数据可视化-2-可视化元素
48
【第六章】数据可视化-3-可视化元素
49
【第六章】数据可视化-4-案例
50
【第七章】大数据平台-3-基于流处理的大数据平台
51
【第七章】大数据平台-1-大数据平台概述
52
【第七章】大数据平台-2-基于批处理的大数据平台
53
【第七章】大数据平台-扩展案例
54
【第八章】数据伦理-1-数据伦理概述
55
【第八章】数据伦理-2-数据安全与隐私
56
【第八章】数据伦理-3-算法偏见与可解释性
57
【第八章】数据伦理-扩展案例
58
@4-1-数据治理概述
59
@4-2-数据质量管理
60
@4-3-数据存在的问题
61
@4-4-数据初步处理
62
@4-5-缺失值处理
63
@4-6-异常值处理
64
@4-7-数据转换
65
@4-8-案例讲解1
66
@5-1-数据分析概述
67
@5-2-1-EDA数据的类型和集中趋势
68
@5-2-2-数据的离散趋势
69
@5-2-3-数据的分布和相关关系
70
@5-3-1-机器学习基本概念
71
@5-3-2-回归问题和线性回归
72
@5-3-3-K近邻与决策树
73
@5-3-4-分类模型评估
74
@5-3-5-聚类问题和KMeans
75
@8-1-数据伦理概述
76
@8-2-1-大数据时代的隐私安全问题
77
@8-2-2-数据安全与隐私保护技术
78
@8-2-3-数据隐私与安全保护政策
79
@8-3-1-算法偏见的定义、分类和产生原因
80
@8-3-2-算法施暴问题及算法问题的应对办法
81
@7-1-大数据平台概述
82
@7-2-1-批处理和Hadoop
83
@7-2-2-Hadoop的组件
84
@7-3-流处理
85
@6-1-数据可视化概述
86
@6-2-可视化元素
87
@6-3-1-散点图与折线图
88
@6-3-2-柱形图、条形图与直方图
89
@6-k-1-案例讲解-1
90
@6-3-3-饼图、箱线图和高级图形
91
@1-2-数据科学-v2
92
@1-3-数据科学的方法和技术-v2
93
@1-1-数据-v2.1
94
第二章 数据采集-1-数据采集概述、传统数据采集和传感器数据采集
95
第二章 数据采集-2-系统日志的采集
96
第二章 数据采集-3-网络爬虫爬取网页
97
第二章 数据采集-4-正则表达式解析网页
98
第二章 数据采集-5-BeautifulSoup解析
99
第三章 数据管理-1-数据管理概述、人工与文件管理阶段
100
第三章 数据管理-2-数据库阶段及数据存储方式
101
第三章 数据管理-3-关系型数据库介绍
102
第三章 数据管理-4-键值数据库和列数据库
103
第三章 数据管理-5-文档数据库和图数据库
104
第四章 数据治理-1-数据治理概述
105
第四章 数据治理-2-数据质量管理
106
第四章 数据治理-3-数据清洗
107
第五章 数据分析-1-数据分析概述
108
第五章 数据分析-2-探索性数据分析
109
第五章 数据分析-3-机器学习
110
第六章 数据可视化-1-数据可视化概述
111
第六章 数据可视化-2-可视化元素
112
第六章 数据可视化-3-可视化图形介绍
113
【第一单元】 绪论-1-数据-讲义
114
【第一单元】绪论-2-数据科学-讲义
115
【第一单元】绪论-3-数据科学的方法和技术-讲义
116
【第一单元】绪论-4-数据科学的应用-讲义
117
【第一单元】绪论-5-数据科学的方法和技术-讲义
118
【第一单元】绪论-4-数据科学的应用
119
【第一单元】绪论-5-数据科学的实践工具
120
【第二单元】 数据采集-1-数据采集概述、传统数据采集和传感器数据采集-讲义
121
【第二单元】数据采集-2-系统日志的采集-讲义
122
【第二单元】数据采集-3-网络爬虫爬取网页-讲义
123
【第二单元】数据采集-4-正则表达式解析网页-讲义
124
【第二单元】数据采集-5-BeautifulSoup解析-讲义
125
【第二单元】数据采集-1-数据采集概述、传统数据采集和传感器数据采集
126
【第二单元】数据采集-2-系统日志数据采集
127
【第二单元】数据采集-3-网络爬虫
128
【第二单元】数据采集-扩展案例
129
【第三单元】数据管理-1-数据管理概述、人工与文件管理阶段-讲义
130
【第三单元】数据管理-2-数据库阶段及数据存储方式-讲义
131
【第三单元】数据管理-3-关系型数据库介绍-讲义
132
【第三单元】数据管理-4-键值数据库和列数据库-讲义
133
【第三单元】数据管理-5-文档数据库和图数据库-讲义
134
【第四单元】数据治理-1-数据治理概述-讲义
135
【第四单元】数据治理-2-数据质量管理-讲义
136
【第四单元】数据治理-3-数据清洗-讲义
137
【第四单元】数据治理-4-案例
138
【第四单元】数据治理-3-数据清洗
139
【第四单元】数据治理-2-数据质量管理
140
【第四单元】数据治理-1-数据治理概述
141
【第五单元】数据分析-1-数据分析概述-讲义
142
【第五单元】数据分析-2-探索性数据分析-讲义
143
【第五单元】数据分析-3-机器学习-讲义
144
【第六单元】数据可视化-1-数据可视化概述-讲义
145
【第六单元】数据可视化-2-可视化元素-讲义
146
【第六单元】数据可视化-3-可视化图形介绍-讲义
147
【第六单元】数据可视化-4-案例
148
【第六单元】数据可视化-3-可视化图形介绍
149
【第六单元】数据可视化-2-可视化元素
150
【第六单元】数据可视化-1-数据可视化概述
151
【第七单元】大数据平台-1-大数据平台概述
152
【第七单元】大数据平台-扩展案例
153
【第七单元】大数据平台-3-基于流处理的大数据平台
154
【第七单元】大数据平台-2-基于批处理的大数据平台
155
【第一单元】绪论-1-数据
156
【第一单元】绪论-2-数据科学
157
【第一单元】绪论-3-数据科学的方法和技术
158
【第一单元】绪论-4-数据科学的应用
159
【第一单元】绪论-5-数据科学的实践工具
160
【第三单元】数据管理-1-数据管理概述
161
【第三单元】数据管理-2-关系型数据库
162
【第三单元】数据管理-3-非关系型数据库
163
【第三单元】数据管理-扩展案例
164
【第五单元】数据分析-1-数据分析概述
165
【第五单元】数据分析-2-探索性数据分析
166
【第五单元】数据分析-3-机器学习
167
【第五单元】数据分析-扩展案例
168
【第八单元】数据伦理-1-数据伦理概述
169
【第八单元】数据伦理-2-数据安全与隐私
170
【第八单元】数据伦理-3-算法偏见与可解释性
171
【第八单元】数据伦理-扩展案例
172
【第三单元】数据管理-1-数据管理概述、人工与文件管理阶段-讲义
173
【第三单元】数据管理-2-数据库阶段及数据存储方式-讲义
174
【第三单元】数据管理-3-关系型数据库介绍-讲义
175
【第三单元】数据管理-4-键值数据库和列数据库-讲义
176
【第三单元】数据管理-5-文档数据库和图数据库-讲义
177
【第六单元】数据可视化-1-数据可视化概述
178
【第六单元】数据可视化-2-可视化元素
179
【第六单元】数据可视化-3-可视化图形介绍
180
【第七单元】大数据平台-1-大数据平台概述
181
【第七单元】大数据平台-2-批处理
182
【第七单元】大数据平台-3-流处理
183
【第八单元】数据伦理-3-2-算法施暴问题及算法问题的应对办法-讲义
184
【第八单元】数据伦理-3-1-算法偏见的定义、分类和产生原因-讲义
185
【第八单元】数据伦理-2-2-数据安全与隐私保护技术-讲义
186
【第八单元】数据伦理-2-3-数据隐私与安全保护政策-讲义
187
【第八单元】数据伦理-2-1-大数据时代的隐私安全问题-讲义
188
【第八单元】数据伦理-1-数据伦理概述-讲义
189
0-数据科学导论-课程教学大纲-22-0208
190
0-数据科学导论-考核大纲-22-0208
191
0-数据科学导论-一体化方案-22-0208
192
期末总结-1
193
期末总结-2
194
期末总结-3
195
期末总结-4
196
期末总结-5
197
期末总结-6
198
期末总结-7
199
期末总结-8
200
0-数据科学导论-考核大纲-23-0705
详细信息
所属分类：
江开本科 - 数据科学与大数据技术（本科）
人群：
大众
知识体系：
信息技术
-
工学
主讲老师：
朱祎
版权归属：
江苏开放大学版权
关键词
数据科学
大数据技术
