COMP SCI 7208中等3 学分

Programming and Computational Thinking for Data Science

阿德莱德大学·University of Adelaide·阿德莱德

COMP SCI 7208《Programming and Computational Thinking for Data Science》是阿德莱德大学的公开课程页面。当前可确认的信息包括 3 学分，难度中等，公开通过率 60%。页面已整理 12 周教学安排，5 个重点考核，1 条学生评价，方便你快速判断工作量、考核结构和适配度。课程简介摘要：课程面向 data science 的 programming and computational thinking，覆盖 algorith。

💪 压力

3 / 5

⭐ 含金量

4 / 5

✅ 通过率

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📖 课程概览

选课速读： COMP SCI 7208《Programming and Computational Thinking for Data Science》是阿德莱德大学的公开课程页面。当前可确认的信息包括 3 学分，难度中等，公开通过率 60%。页面已整理 12 周教学安排，5 个重点考核，1 条学生评价，方便你快速判断工作量、考核结构和适配度。课程简介摘要：课程面向 data science 的 programming and computational thinking，覆盖 algorith。

课程面向 data science 的 programming and computational thinking，覆盖 algorithm design、data selection/iteration/functional decomposition、OOP、searching/sorting、debugging/testing、data cleaning/presentation/visualization，以及 probabilistic/statistical models、dimensionality reduction 与 Bayesian models。（数据来源：2018 Semester 2 官方课程大纲）

📅 每周课程大纲

Week 1Programming workflow for data science

本周围绕 Programming workflow for data science 展开，结合 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。

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💡 学习提示

• 解释 COMP SCI 7208 第1周 Programming workflow for data science 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系

• 为 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 第1周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点

Week 2Python data structures and notebooks

本周围绕 Python data structures and notebooks 展开，结合 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。

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💡 学习提示

• 解释 COMP SCI 7208 第2周 Python data structures and notebooks 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系

• 为 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 第2周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点

Week 3Numerical computing foundations

本周围绕 Numerical computing foundations 展开，结合 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。

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💡 学习提示

• 解释 COMP SCI 7208 第3周 Numerical computing foundations 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系

• 为 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 第3周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点

Week 4Data wrangling with tables

本周围绕 Data wrangling with tables 展开，结合 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。

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💡 学习提示

• 解释 COMP SCI 7208 第4周 Data wrangling with tables 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系

• 为 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 第4周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点

Week 5Visualisation and exploratory analysis

本周围绕 Visualisation and exploratory analysis 展开，结合 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。

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💡 学习提示

• 解释 COMP SCI 7208 第5周 Visualisation and exploratory analysis 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系

• 为 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 第5周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点

Week 6Functions, modules and reuse

本周围绕 Functions, modules and reuse 展开，结合 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。

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💡 学习提示

• 解释 COMP SCI 7208 第6周 Functions, modules and reuse 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系

• 为 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 第6周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点

Week 7Statistical computation basics

本周围绕 Statistical computation basics 展开，结合 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。

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💡 学习提示

• 解释 COMP SCI 7208 第7周 Statistical computation basics 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系

• 为 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 第7周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点

Week 8Working with APIs and files

本周围绕 Working with APIs and files 展开，结合 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。

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💡 学习提示

• 解释 COMP SCI 7208 第8周 Working with APIs and files 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系

• 为 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 第8周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点

Week 9Reproducibility and version control

本周围绕 Reproducibility and version control 展开，结合 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。

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💡 学习提示

• 解释 COMP SCI 7208 第9周 Reproducibility and version control 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系

• 为 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 第9周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点

Week 10Mini analytical workflow project

本周围绕 Mini analytical workflow project 展开，结合 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。

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💡 学习提示

• 解释 COMP SCI 7208 第10周 Mini analytical workflow project 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系

• 为 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 第10周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点

Week 11Communicating code and findings

本周围绕 Communicating code and findings 展开，结合 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。

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💡 学习提示

• 解释 COMP SCI 7208 第11周 Communicating code and findings 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系

• 为 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 第11周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点

Week 12Programming for data science review

本周围绕 Programming for data science review 展开，结合 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。

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💡 学习提示

• 解释 COMP SCI 7208 第12周 Programming for data science review 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系

• 为 COMP SCI 7208 - Programming and Computational Thinking for Data Science 第12周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点

📋 课程信息

学分

3 Credit Points

含金量

4 / 5

压力指数

3 / 5

期中考试

2020年9月8日

期末考试

2020年9月8日

💬 学生评价 (1)

5.0

难度

2.0

含金量

3.0

压力

4.0

教学

匿名用户 · 2021/3/17

我觉得这门课算IT课程里比较简单的了，内容不是特别难，但肯定也要用心学一下的，感觉内容上来说对以后方面帮助不大，但是也属于肯定要掌握的知识

📊 课程画像

压力3 / 5

含金量4 / 5

🏛️ 学校简介

阿德莱德大学

阿德莱德 · QS 89

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