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数据思维
第8次开课
开课时间: 2025年02月13日 ~ 2025年07月07日
学时安排: 3-5小时每周
进行至第13周,共21周 已有 629 人参加
立即参加
课程详情
课程评价(35)
spContent=人类在认识世界和改造世界的科学活动过程中离不开思维活动,数据思维是应用数据科学的原理、方法、技术解决现实场景中问题的思维逻辑,衔接了数据科学原理与大数据技术,已成为今天科学问题场景中思考和解决问题的工具。
人类在认识世界和改造世界的科学活动过程中离不开思维活动,数据思维是应用数据科学的原理、方法、技术解决现实场景中问题的思维逻辑,衔接了数据科学原理与大数据技术,已成为今天科学问题场景中思考和解决问题的工具。
—— 课程团队
课程概述

大数据时代已经到来!精准营销、人脸识别、自动驾驶、自主决策等一系列陌生事物闯入我们的生活,这些新兴事物是否让你手足无措?是否想要快速融入大数据时代的潮流?《数据思维》将带你培养数据的思维,助你快速理解、适应、融入与引领大数据时代。本课程强调理论与实践相结合,详细讲述了数据思维的产生、原理与模式,并介绍了数据思维指导下的现代数据流程,以及数据思维应用实例,旨在帮助同学们一窥数据科学轮廓,建立数据思维基础,并将数据思维应用到学习生活中指导行动与决策。

授课目标

经过本课程的学习,同学们应有以下收获:

1.对数、数据、大数据的内涵有深刻的认识;

2.对数据思维的原理、意义有深入的理解;

3.了解数据科学的整体框架、数据的生命周期及其相关数据分析管理技术与工具等;

4.能够应用数据思维去解决生活中遇到的实际问题。

课程大纲
数据思维导论
课时目标:学习大数据的相关案例;掌握大数据的基本概念和特征;了解数、数据的概念、特点;理解数据科学的内涵、学科定位、研究内容、工作流程;学会辨析科学思维、统计思维、数据思维。
1.1 数、数据与大数据
1.2 数据科学
1.3 “思维”辨析
数据思维基础
课时目标:学习大数据时代下数据思维的产生过程;理解数据思维的组成三要素即思维原料、思维主体和思维工具;了解数据思维的特点、局限、应用价值;掌握数据思维的应用流程,即提问、洞察、执行与沟通;了解数据思维的相关应用工具;通过参与讨论进行数据思维训练。
2.1 数据思维的产生
2.2 数据思维的范式
2.3 数据思维的特点
2.4 数据思维的局限
2.5 数据思维应用价值
2.6 数据思维的应用流程
2.7 数据思维的应用工具
讨论1:城市治理中的数据思维
数据思维原理
课时目标:理解数据思维的基本原理:最大熵原理、最小努力原理、信息生命周期理论、对数透视原理和小世界原理。
3.1 最大熵原理
3.2 最小努力原理
3.3 信息生命周期理论、对数透视定律
3.4 小世界现象
数据思维模式
课时目标:理解大数据时代的三种思维模式:要全体不要抽样(全数据思维);要效率不要精确(容错性思维);用相关理解因果(相关性思维)。这些理念上的变化引起了人们认识世界和改造世界的思维方式的变革。
4.1 全数据思维
4.2 容错性思维
4.3 相关性思维
数据生产
课时目标:理解数据生产的含义、特点;掌握数据的产生阶段、特点;了解大数据时代数据的主要产生源;通过参与讨论进行数据思维训练。
5.1 数据生产的含义
5.2 数据的产生阶段
5.3 数据的产生源
讨论2 智慧医疗中的数据思维
数据采集
课时目标:理解数据采集的含义;学习日志的概念、日志采集的常用工具;了解传感器的概念及传感器网络;掌握网络爬虫的概念、原理、编程语言;学习常见的网络采集器工具。
6.1 数据采集的含义
6.2 数据采集的方法与工具
数据存储
课时目标:学习分布式存储、云存储这两种大数据存储方式;理解NoSQL的概念及CAP理论和BASE理论;学习NoSQL的键值存储、列式存储、键值存储、图存储四种数据存储模型及相应的NoSQL数据库软件;通过参与讨论进行数据思维训练。
7.1 分布式存储
7.2 云存储
7.3 NoSQL数据库
7.4 NoSQL 数据存储模型
讨论3 现代农业中的数据思维
数据预处理
课时目标:理解数据预处理的必要性;理解并掌握数据清洗、数据变换、数据集成、数据脱敏、数据归约和数据标注等数据预处理方法;通过参与讨论进修数据思维的训练。
8.1 数据预处理(一)
8.2 数据预处理(二)
8.3 缺失值处理
讨论4 数字金融中的数据思维
数据分析与可视化
课时目标:掌握数据分析的流程;理解结构化数据分析、文本分析、web数据分析、多媒体数据分析、社交网络数据分析等数据分析类型;学习分类、决策树、聚类、关联分析、回归分析、深度学习等数据分析方法;理解数据可视化的重要意义;了解目前主流的几种数据可视化工具,包括Microsoft Excel、Tableau、ECharts、R-ggplot2等多种工具和框架;通过参与讨论进修数据思维的训练。
9.1 数据分析基础
9.2 数据分析分类
9.3 数据分析方法
9.4 数据可视化
讨论5 智慧物流中的数据思维
数据治理
课时目标:理解数据治理的必要性;学习威胁数据安全的几种场景;掌握保护数据安全的方式;通过参与讨论进修数据思维的训练。
10.1 数据威胁
10.2 数据安全保护
讨论6 人工智能中的数据思维
参观1 政府治理能力中的大数据应用
参观2 大数据产业生态示范基地
展开全部
预备知识

不要求特定预备知识。有一定的计算机基础知识更具学习优势。

证书要求

为积极响应国家低碳环保政策, 2021年秋季学期开始,中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书,仅提供电子版的认证证书服务,证书申请方式和流程不变。

 

电子版认证证书支持查询验证,可通过扫描证书上的二维码进行有效性查询,或者访问 https://www.icourse163.org/verify,通过证书编号进行查询。学生可在“个人中心-证书-查看证书”页面自行下载、打印电子版认证证书。

 

完成课程教学内容学习和考核,成绩达到课程考核标准的学生(每门课程的考核标准不同,详见课程内的评分标准),具备申请认证证书资格,可在证书申请开放期间(以申请页面显示的时间为准),完成在线付费申请。

 

认证证书申请注意事项:

1. 根据国家相关法律法规要求,认证证书申请时要求进行实名认证,请保证所提交的实名认证信息真实完整有效。

2. 完成实名认证并支付后,系统将自动生成并发送电子版认证证书。电子版认证证书生成后不支持退费。


参考资料

[1]吴军.数学之美[M].北京:人民邮电出版社, 2014 

[2]涂子沛数据之巅[M]. 北京中信出版社, 2015

[3]朝乐门数据科学[M]. 北京:清华大学出版社, 2016.

[4] [英]维克托•迈尔•舍恩伯格,肯尼思•库克耶著.大数据时代生活、工作与思维的大变革[M]. 盛杨燕周涛译杭州浙江人民出版社, 2013

[5] 仓剑. 数源思维: 业务导向的数据思维秘籍[M]. 北京:电子工业出版社,2017.

[6] 朱洁, 罗华霖. 大数据架构详解: 从数据获取到深度学习[M]. 北京:电子工业出版社, 2016

[7] []马克·沃伦威尔德. 人机共生: 洞察与规避数据分析中的机遇与误区[M]. 赵卫东译.北京: 机械工业出版社, 2018.

[8] 陆嘉恒.大数据挑战与NoSQL数据库技术[M].北京: 电子工业出版社, 2013

南京大学
3 位授课老师
胡广伟

胡广伟

教授

颜嘉麒

颜嘉麒

教授

康乐乐

康乐乐

副教授

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