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数据科学专业核心课程的教学设计与思考——以统计学习课程为例

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以统计学习为代表的数据科学课程在国内统计学本科教学发展中仍处于初级阶段,其课程设计和教学内容都有待探索.统计学习课程是统计学专业培养中的核心课程,也是统计学各个前沿方法所融合的学科.统计学习课程的授课内容涉及统计学经典思想应用、缺失数据分析、时空数据建模、重抽样方法、判别分析、决策树和神经网络等各类方法.该研究重点分析该课程在经济管理学院为代表的数据科学相关课程建设中的定位,以及该课程教学目标、教材选择、教学内容等环节的设计.
The data science courses represented by"statistical learning"are still in their early stages in the development of undergraduate statistics teaching in China,and its course design and teaching content need to be explored.Statistical Learning is a core course for Data Science major,which involves classical statistical thinking,missing data mechanism,spatio-temporal modeling,bootstrap methods,high dimensional data analysis and so on.Taking the School of Economics and Management as an example,this paper analyzes the orientation,teaching objective,textbook selection and teaching content design of the course.

Statistical Learningdata miningteaching designmassive datadeep learning

马莹莹、崔文昊

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北京航空航天大学 经济管理学院,北京 100191

统计学习 数据挖掘 课程设计 海量数据 深度学习

2024

高教学刊
黑龙江省创联文化传媒有限公司,黑龙江省高等教育教学评估中心

高教学刊

ISSN:2096-000x
年,卷(期):2024.10(33)