综合创新思维训练与实践教学大纲

综合创新思维训练与实践教学大纲

课程编码：090151149 周/学分：2周/4学分

一、大纲使用说明

本大纲根据信息与计算科学专业2017-2020版教学计划制订

（一）适用专业

信息与计算科学专业

（二）课程设计性质

必修课

（三）主要先修课程和后续课程

1．先修课程：

《概率论与数理统计》、《数据分析》

2．后续课程：

毕业设计

二、课程目的及基本要求

本课程设计是信息与计算科学专业的重要实践性课程。通过学习，一方面可以结合课程的Python/R/Hadoop等大数据相关软件学习进行大数据处理及深度学习，提升学生对大数据开发的实践能力；另一方面，提高学生综合运用所学知识解决实际问题的能力，以及对前沿技术的应用能力。为后续毕业设计等课程奠定必要的实践基础。

设计目的：

1．进一步培养学生程序设计的思想，加深对Python/R/Hadoop等语言的理解。

2．针对Python/R/Hadoop等语言中的重点和难点内容进行训练，独立完成有一定工作量的程序设计任务，同时注重养成好的程序设计风格。

3．掌握Python/R/Hadoop等语言的编程技巧和上机调试程序的方法。

4．掌握预测性分析与机器学习程序设计中的常用算法。

基本要求：要求学生做好预习，掌握设计过程中涉及到的算法，按设计流程编程，上机调试通过，验证结果并进行分析、完成论文。

三、课程内容及安排

综合创新思维训练与实践，不仅是对程序设计能力的综合锻炼,更是对团队合作,软件开发与项目管理过程的训练。因此,综合创新思维训练与实践根据题目的难度不同由小组合作完成,每个小组1-3人。

整个课程分为以下几个阶段进行:基础知识介绍，开题，编码设计，编码实现与调试，书写设计论文，编码评价与验收。

（一）第一周语言学习

1. 基础知识介绍

1）主要版本及安装过程

2）编程库入门

3）数据可视化

4）预测性分析与机器学习

5）数据抓取工具

（二）第二周论文选题、撰写

1．开题:题目可来自教师指定的参考题目,也可自由选题,特别是鼓励有创新性的题目或是能够解决实际问题的题目。

2．编码设计: 编码设计的任务是对所确定的题目从问题需求,算法原理,程序结构,难点及关键技术等方面进行分析,形成的设计方案,并进行详细的分工。在确定解决方案框架过程中，考虑怎样使程序结构清晰、合理、简单和易于调试，并确定每个函数的简单功能，以及函数之间的调用关系。

3．编码实现与调试: 小组成员根据初步的系统设计方案,进行编程实现。同时，进行编码调试。

4．书写设计论文:完成文档整理,按照要求完成设计论文。

5. 编码评价与验收:通过答辩的形式对程序的功能进行评价与验收。

具体安排如下：

1．教师布置题目，学生查找资料，完成设计工作。

2．上机调试程序

将学生分组，每组一个专题，选择一种恰当的预测性分析与机器学习方法，并使用Python/R/Hadoop等语言完成程序。

3．验收

教师检查设计结果，组织答辩。

四、指导方式

由指导教师召开课程设计动员会，进行分组，指定课程设计的题目和内容，讲解部分题目要求。学生在规定的时间内，经过小组的协同工作和指导教师的辅导，完成题目。最后由指导教师进行验收及评定。

五、课程考核方法及成绩评定

1．考核方式：考查（学生上机操作演示，教师检查、提问，评定上机及论文成绩）。

2．评分办法：

（1）从六个方面考核课程设计完成的成绩:论文，界面设计及操作方便性,功能完成情况及编程工作量,编程难度和程序亮点，回答教师所提出的问题，课程设计过程中的工作

态度等综合打分。

①论文占30%

②功能完成情况及编程工作量占30%

④编程难度和程序亮点占10%

⑤回答教师所提出的问题占20%

⑥课程设计过程中的工作态度（考勤）占10%

（2）对每一组可按以上标准给出综合分，并将该分作为这组中最优秀同学的得分，其他同学的分数根据其在组中所承担的任务和表现进行相应的调整。

（3）课程设计的选题新颖或实现了额外的功能，应予以适当加分。

（4）成绩评定实行优秀、良好、中等、及格和不及格五个等级的成绩。

六、课程教材及主要参考资料

1.《深入理解机器学习——从原理到算法》沙伊·沙莱夫-施瓦茨著

机械工业出版社 2016年

2.《机器学习》周志华著清华大学出版社 2016年

2.《Python数据分析》Ivan Idris著人民邮电出版社 2016年

3.《Python机器学习及实践》范淼等著清华大学出版社 2016年