Week 1Lecture 1: Course Overview and Business Analytics Framework.
📖 核心知识点:Lecture 1: Course Overview and Business Analytics Framework.。本周建议把“概念理解 → 代码实现 → 结果解释”串成一条完整链路,避免只停留在工具调用层。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 8h(Lecture/Workshop 3h + 代码实践 3-4h + 复盘 2-3h) 🎯 考试关联:按“概念-方法-案例-反例”四格模板准备测验与考试。 🧪 Tutorial/Lab:先独立完成最小可运行解法,再和课堂参考方案做差异对比(正确性、复杂度、可解释性)。 📌 作业/项目关联:输出 1 份术语卡片 + 1 个可运行最小示例(MVP Notebook)。 💼 实战价值:把本周方法写成“可复述模板”(场景、输入、方法、指标、边界),可直接用于项目答辩和技术面试。 ⚠️ 易错点:笔记与代码分离,复盘时找不到关键决策依据,导致同类问题重复踩坑。
Lecture1CourseOverviewandBusinessAnalyticsFramework.
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Week 2Tute 1: Introduction to Business Analytics.
📖 核心知识点:Tute 1: Introduction to Business Analytics.。本周建议把“概念理解 → 代码实现 → 结果解释”串成一条完整链路,避免只停留在工具调用层。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 8h(Lecture/Workshop 3h + 代码实践 3-4h + 复盘 2-3h) 🎯 考试关联:按“概念-方法-案例-反例”四格模板准备测验与考试。 🧪 Tutorial/Lab:先独立完成最小可运行解法,再和课堂参考方案做差异对比(正确性、复杂度、可解释性)。 📌 作业/项目关联:输出 1 份术语卡片 + 1 个可运行最小示例(MVP Notebook)。 💼 实战价值:把本周方法写成“可复述模板”(场景、输入、方法、指标、边界),可直接用于项目答辩和技术面试。 ⚠️ 易错点:笔记与代码分离,复盘时找不到关键决策依据,导致同类问题重复踩坑。
Tute1IntroductiontoBusinessAnalytics.
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Week 3Tute 2: ER Modelling and SQL.
📖 核心知识点:Tute 2: ER Modelling and SQL.。本周建议把“概念理解 → 代码实现 → 结果解释”串成一条完整链路,避免只停留在工具调用层。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 8h(Lecture/Workshop 3h + 代码实践 3-4h + 复盘 2-3h) 🎯 考试关联:按“概念-方法-案例-反例”四格模板准备测验与考试。 🧪 Tutorial/Lab:先独立完成最小可运行解法,再和课堂参考方案做差异对比(正确性、复杂度、可解释性)。 📌 作业/项目关联:输出 1 份术语卡片 + 1 个可运行最小示例(MVP Notebook)。 💼 实战价值:把本周方法写成“可复述模板”(场景、输入、方法、指标、边界),可直接用于项目答辩和技术面试。 ⚠️ 易错点:笔记与代码分离,复盘时找不到关键决策依据,导致同类问题重复踩坑。
Tute2ERModellingandSQL.
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Week 4Tute 3: Dimensional Modelling and ETL Introduction.
📖 核心知识点:Tute 3: Dimensional Modelling and ETL Introduction.。本周建议把“概念理解 → 代码实现 → 结果解释”串成一条完整链路,避免只停留在工具调用层。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 8h(Lecture/Workshop 3h + 代码实践 3-4h + 复盘 2-3h) 🎯 考试关联:按“概念-方法-案例-反例”四格模板准备测验与考试。 🧪 Tutorial/Lab:先独立完成最小可运行解法,再和课堂参考方案做差异对比(正确性、复杂度、可解释性)。 📌 作业/项目关联:输出 1 份模型对比表(方法/指标/结论)并补齐错误分析。 💼 实战价值:把本周方法写成“可复述模板”(场景、输入、方法、指标、边界),可直接用于项目答辩和技术面试。 ⚠️ 易错点:笔记与代码分离,复盘时找不到关键决策依据,导致同类问题重复踩坑。
Tute3DimensionalModellingandETLIntroduction.
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Week 5Tute 4: Data Integration I (ETL)
📖 核心知识点:Tute 4: Data Integration I (ETL)。本周建议把“概念理解 → 代码实现 → 结果解释”串成一条完整链路,避免只停留在工具调用层。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 10h(Lecture/Workshop 3h + 代码实践 3-4h + 复盘 2-3h) 🎯 考试关联:按“概念-方法-案例-反例”四格模板准备测验与考试。 🧪 Tutorial/Lab:先独立完成最小可运行解法,再和课堂参考方案做差异对比(正确性、复杂度、可解释性)。 📌 作业/项目关联:输出 1 份模型对比表(方法/指标/结论)并补齐错误分析。 💼 实战价值:把本周方法写成“可复述模板”(场景、输入、方法、指标、边界),可直接用于项目答辩和技术面试。 ⚠️ 易错点:笔记与代码分离,复盘时找不到关键决策依据,导致同类问题重复踩坑。
Tute4DataIntegrationIETL
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Week 6Tute 5: Data Integration II (ETL)
📖 核心知识点:Tute 5: Data Integration II (ETL)。本周建议把“概念理解 → 代码实现 → 结果解释”串成一条完整链路,避免只停留在工具调用层。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 10h(Lecture/Workshop 3h + 代码实践 3-4h + 复盘 2-3h) 🎯 考试关联:按“概念-方法-案例-反例”四格模板准备测验与考试。 🧪 Tutorial/Lab:先独立完成最小可运行解法,再和课堂参考方案做差异对比(正确性、复杂度、可解释性)。 📌 作业/项目关联:输出 1 份模型对比表(方法/指标/结论)并补齐错误分析。 💼 实战价值:把本周方法写成“可复述模板”(场景、输入、方法、指标、边界),可直接用于项目答辩和技术面试。 ⚠️ 易错点:笔记与代码分离,复盘时找不到关键决策依据,导致同类问题重复踩坑。
Tute5DataIntegrationIIETL
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Week 7Tute 6: Microsoft Power BI (I)
📖 核心知识点:Tute 6: Microsoft Power BI (I)。本周建议把“概念理解 → 代码实现 → 结果解释”串成一条完整链路,避免只停留在工具调用层。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 10h(Lecture/Workshop 3h + 代码实践 3-4h + 复盘 2-3h) 🎯 考试关联:按“概念-方法-案例-反例”四格模板准备测验与考试。 🧪 Tutorial/Lab:先独立完成最小可运行解法,再和课堂参考方案做差异对比(正确性、复杂度、可解释性)。 📌 作业/项目关联:输出 1 份模型对比表(方法/指标/结论)并补齐错误分析。 💼 实战价值:把本周方法写成“可复述模板”(场景、输入、方法、指标、边界),可直接用于项目答辩和技术面试。 ⚠️ 易错点:笔记与代码分离,复盘时找不到关键决策依据,导致同类问题重复踩坑。
Tute6MicrosoftPowerBII
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Week 8Tute 7: Microsoft Power BI (II)
📖 核心知识点:Tute 7: Microsoft Power BI (II)。本周建议把“概念理解 → 代码实现 → 结果解释”串成一条完整链路,避免只停留在工具调用层。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 10h(Lecture/Workshop 3h + 代码实践 3-4h + 复盘 2-3h) 🎯 考试关联:按“概念-方法-案例-反例”四格模板准备测验与考试。 🧪 Tutorial/Lab:先独立完成最小可运行解法,再和课堂参考方案做差异对比(正确性、复杂度、可解释性)。 📌 作业/项目关联:输出 1 份可复现实验报告(含参数、数据版本、结论边界)用于项目/面试复述。 💼 实战价值:把本周方法写成“可复述模板”(场景、输入、方法、指标、边界),可直接用于项目答辩和技术面试。 ⚠️ 易错点:笔记与代码分离,复盘时找不到关键决策依据,导致同类问题重复踩坑。
Tute7MicrosoftPowerBIII
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Week 9Tute 8: Rapid Minner (Supervised Models)
📖 核心知识点:Tute 8: Rapid Minner (Supervised Models)。本周建议把“概念理解 → 代码实现 → 结果解释”串成一条完整链路,避免只停留在工具调用层。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 10h(Lecture/Workshop 3h + 代码实践 3-4h + 复盘 2-3h) 🎯 考试关联:按“概念-方法-案例-反例”四格模板准备测验与考试。 🧪 Tutorial/Lab:先独立完成最小可运行解法,再和课堂参考方案做差异对比(正确性、复杂度、可解释性)。 📌 作业/项目关联:输出 1 份可复现实验报告(含参数、数据版本、结论边界)用于项目/面试复述。 💼 实战价值:把本周方法写成“可复述模板”(场景、输入、方法、指标、边界),可直接用于项目答辩和技术面试。 ⚠️ 易错点:笔记与代码分离,复盘时找不到关键决策依据,导致同类问题重复踩坑。
Tute8RapidMinnerSupervisedModels
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• 总结 Tute 8: Rapid Minner (Supervised Models) 的核心概念与适用场景
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Week 10Tute 9: Supervised and Unsupervised Models. Labour Day Public Holiday - Monday 4th May 2026 - Check Blackboard for annou
📖 核心知识点:Tute 9: Supervised and Unsupervised Models. Labour Day Public Holiday - Monday 4th May 2026 - Check Blackboard for annou。本周建议把“概念理解 → 代码实现 → 结果解释”串成一条完整链路,避免只停留在工具调用层。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 10h(Lecture/Workshop 3h + 代码实践 3-4h + 复盘 2-3h) 🎯 考试关联:优先推进 Project Milestone(30%) 的最终交付。 🧪 Tutorial/Lab:先独立完成最小可运行解法,再和课堂参考方案做差异对比(正确性、复杂度、可解释性)。 📌 作业/项目关联:输出 1 份可复现实验报告(含参数、数据版本、结论边界)用于项目/面试复述。 💼 实战价值:把本周方法写成“可复述模板”(场景、输入、方法、指标、边界),可直接用于项目答辩和技术面试。 ⚠️ 易错点:笔记与代码分离,复盘时找不到关键决策依据,导致同类问题重复踩坑。
Tute9SupervisedandUnsupervisedModels.LabourDayPublicHoliday
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• 总结 Tute 9: Supervised and Unsupervised Models. Labour Day Public Holiday - Monday 4th May 2026 - Check Blackboard for annou 的核心概念与适用场景
• 为第10周生成 5 道练习题并给出解题步骤
Week 11Tute 10: Unsupervised Models and Intro to Data Challenge.
📖 核心知识点:Tute 10: Unsupervised Models and Intro to Data Challenge.。本周建议把“概念理解 → 代码实现 → 结果解释”串成一条完整链路,避免只停留在工具调用层。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 10h(Lecture/Workshop 3h + 代码实践 3-4h + 复盘 2-3h) 🎯 考试关联:优先推进 Project Milestone(30%) 的最终交付。 🧪 Tutorial/Lab:先独立完成最小可运行解法,再和课堂参考方案做差异对比(正确性、复杂度、可解释性)。 📌 作业/项目关联:输出 1 份可复现实验报告(含参数、数据版本、结论边界)用于项目/面试复述。 💼 实战价值:把本周方法写成“可复述模板”(场景、输入、方法、指标、边界),可直接用于项目答辩和技术面试。 ⚠️ 易错点:笔记与代码分离,复盘时找不到关键决策依据,导致同类问题重复踩坑。
Tute10UnsupervisedModelsandIntrotoDataChallenge.
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• 总结 Tute 10: Unsupervised Models and Intro to Data Challenge. 的核心概念与适用场景
• 为第11周生成 5 道练习题并给出解题步骤
Week 12Data Challenge (Bring Your Own Data).
📖 核心知识点:Data Challenge (Bring Your Own Data).。本周建议把“概念理解 → 代码实现 → 结果解释”串成一条完整链路,避免只停留在工具调用层。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 8h(Lecture/Workshop 3h + 代码实践 3-4h + 复盘 2-3h) 🎯 考试关联:优先推进 Project Milestone(30%) 的最终交付。 🧪 Tutorial/Lab:先独立完成最小可运行解法,再和课堂参考方案做差异对比(正确性、复杂度、可解释性)。 📌 作业/项目关联:输出 1 份可复现实验报告(含参数、数据版本、结论边界)用于项目/面试复述。 💼 实战价值:把本周方法写成“可复述模板”(场景、输入、方法、指标、边界),可直接用于项目答辩和技术面试。 ⚠️ 易错点:笔记与代码分离,复盘时找不到关键决策依据,导致同类问题重复踩坑。
DataChallengeBringYourOwnData.
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• 总结 Data Challenge (Bring Your Own Data). 的核心概念与适用场景
• 为第12周生成 5 道练习题并给出解题步骤
Week 13No Tutorial.
📖 核心知识点:No Tutorial.。本周建议把“概念理解 → 代码实现 → 结果解释”串成一条完整链路,避免只停留在工具调用层。 ⏰ 本周节奏:难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 8h(Lecture/Workshop 3h + 代码实践 3-4h + 复盘 2-3h) 🎯 考试关联:优先推进 Project Milestone(30%) 的最终交付。 🧪 Tutorial/Lab:先独立完成最小可运行解法,再和课堂参考方案做差异对比(正确性、复杂度、可解释性)。 📌 作业/项目关联:输出 1 份可复现实验报告(含参数、数据版本、结论边界)用于项目/面试复述。 💼 实战价值:把本周方法写成“可复述模板”(场景、输入、方法、指标、边界),可直接用于项目答辩和技术面试。 ⚠️ 易错点:笔记与代码分离,复盘时找不到关键决策依据,导致同类问题重复踩坑。
NoTutorial.
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• 总结 No Tutorial. 的核心概念与适用场景
• 为第13周生成 5 道练习题并给出解题步骤