SJTU CS245数据科学导论：数据分析与报告大作业指南

资源摘要信息:"CS245-Introduction-To-Data-Science:SJTU CS245，数据科学导论" 1. 数据科学基础概念：本课程名称为“CS245-Introduction-To-Data-Science:SJTU CS245，数据科学导论”，表明该课程旨在介绍数据科学领域的基本概念和知识框架。数据科学是涉及数据的收集、存储、分析、处理和解释的科学领域，是一门综合学科，涉及统计学、机器学习、数据库技术、数据可视化等多个领域。 2. 数据集探索技巧：课程中提到了使用可视化手段探索数据集，例如对Adult数据集和Iris（鸢尾花）数据集进行初步探索。这表明课程中将教授学生如何利用可视化技术来理解数据集的特征、分布和模式。数据可视化是数据科学中的一个重要技能，它可以帮助人们直观地理解数据集中的复杂信息。 3. 数据分析与模型构建：课程还涉及到对Boston数据集进行降维分析和探索。降维是数据分析中常用的技术，用于处理高维数据集中的“维度灾难”，其目的是减少数据集中的变量数量，但尽可能保留原有信息。这通常涉及主成分分析（PCA）、t-SNE等技术。 4. 模型性能评估与优化：在课程描述中提到研究模型的性能及改善模型的方法，这说明课程将深入探讨机器学习模型的评估指标（如准确率、召回率、F1分数等），以及如何通过调整模型参数、特征工程、模型选择等手段来优化模型性能。 5. 关联规则学习：课程还包括对数据集的关联规则的研究。关联规则挖掘是数据挖掘中的一种方法，用于发现在大型数据集中不同变量之间的有趣关系，如购物篮分析中的商品关联。这通常涉及到支持度、置信度和提升度等概念。 6. 大作业与报告撰写：本课程设置了大作业，要求学生完成对Adult数据集的分析报告。这不仅是为了巩固学生对数据分析、处理和模型构建等知识的理解和应用，也是为了训练学生撰写分析报告的能力，这对于数据科学家来说是一项非常重要的技能。 7. 工具使用：提到的标签“JupyterNotebook”表明该课程将使用Jupyter Notebook作为数据分析的工具。Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化和文本的文档。它已成为数据科学领域中非常受欢迎的工具之一。 8. 课程资源文件结构：从“CS245-Introduction-To-Data-Science-master”这一文件名称来看，该课程可能提供了包括课程讲义、作业指导、数据集、代码示例等多种资源，这有助于学生在学习过程中获得全方位的材料支持。 综上所述，SJTU CS245 数据科学导论课程是一门全面覆盖数据科学基础知识和实践技能的课程，通过理论与实际案例相结合的方式，帮助学生建立数据科学的坚实基础，培养学生运用数据科学方法解决问题的能力。