机器学习和大数据分析导论 （SANDRO CLAUDIO LERA）MIS1102024春 2023春 2022秋  
2024春 2023春 2022秋
10.0(5人评价)
  • 课程难度
    中等
  • 作业多少
    很少
  • 给分好坏
    超好
  • 收获大小
    很多
选课类别：文理通识 教学语言：英文
课程类别：专业导论类 开课单位：信息系统与管理工程系
课程层次：未知 获得学分：3.0
课程主页：暂无（如果你知道，请点右上角“编辑课程信息”添加！）
课程大纲PDF
课程简介（教工部数据）
数据科学是多个学科的结合，它使用统计学、数据分析和机器学习来分析数据，并从中发现新见解。本课程概述了最常用的方法和概念，以及从生物到金融的各种例子和应用。课程将运用Python等实践编程练习，教学生如何使用数据科学来解决各学科的问题。


Data Science is a combination of multiple disciplines that uses statistics, data analysis, and machine learning to analyze data and to extract knowledge and insights from it.This course provides an overview of the most commonly used methods and concepts, along with a wide variety of examples and applications ranging from biology to finance. The course material includes hands-on coding exercises in Python and teaches students how to use data science to solve problems across disciplines.
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排序学期
评分评分5条点评
user avatar   Ricardo_Miller     2024春
  • 难度：简单
  • 作业：很少
  • 给分：超好
  • 收获：很多

大一春季选的课。结合了评教时给的评语，介绍一下这门课。总之这是为数不多能让我一直认真听课，记笔记而且积极参与的课程。教授对这些主题的热忱和游刃有余让人印象深刻，体会到了从事自己喜欢的事业会有多么闪闪发光。你可以理解为我很菜，但是上这门课每次都会有惊喜。

课程质量：

全英文，Sandro教授发音标准，语速适中，是非常好的听力材料。无先修课，但是适合对线性代数和概率论至少有了解的人来上。有python基础的话自己做pre会好很多。

课程主题广泛，内容详实，而且相关的知识难度大，数学内容很多，而且前沿，都是5-6年以内的论文和工作。教授很好地把握了机器学习和数据处理的核心问题即通过bootstrap, regularization等方法防止overfitting。PPT非常精美，图文并茂，必要时会附上大段详细的文字讨论，或者数学推导，让大家自己消化。slides每周更新，以包含教授的选题、同学们的意见、建议和讨论，最终大约350-370页slides，都相当于一本新书了。非常多的资源链接和论文快照都在slides中给出。

最后给我们科普了一些网络科学和复杂性理论的基础知识和与Machine Learning的结合，以及他PhD和同事的工作，可以说在教学上毫无保留、全力以赴、趣味盎然。

在Presentation中教授给了很多重要的实操建议，比如首先可视化，使用pipeline避免data leaking，通过errorbar展示结果，理解处理流程和结果的含义。“任何人一行代码或者一句提示词就能训练模型，但是你要知道自己在做什么”。做了三次pre，期中后开始忙了就没有做pre了。

对任课教师的意见：由于大部分同学参与度并不是非常高，所以教授在上课得到的正反馈很少。建议加大对课堂参与、发言、presentation的记录和加分。不过是pf课，倒也无所谓，我自己学到东西就行。

给分：签到+pre+上课表现，比例忘了。做一次pre+全勤肯定能pass，pre越往后越难，建议先pre，做最简单的可视化加尼福尼亚房价就行。

教学管理工作：最后一周进行了课程调整，week15上完最后两节课，week16没有课了。这个调整原因不清楚，但是还不错，给了大家期末复习时间。不过我真的希望还能选教授的课。

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Tristan： 捕捉一枚**闪闪发光**的杰哥

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user avatar   Tristan     2024春
  • 难度：中等
  • 作业：很少
  • 给分：超好
  • 收获：很多

It's a dilemma for me whether to select the class in the beginning of the semester since there is no comments. So I offer some comments for the class. Professor Sandro is an outstanding teacher. His oral English is clear and fluent, which is comfortable to listen to. "So on and so forth" is going to be his catchphrase. Professer looks confident, and is curious to learn. He will updates his PPT if he found a great example during the previous class and exhibit to us in the next class. He introduces several important algorithms in machine learning, explaining how do they work. Also, he encourages us to use GPT to train the model by ourselves, which isn't compulsive. I tried to complete one, visualizing the data. It's an slightly painful but awesome experience to learn everything from scratch. He is humorous, caring about our situations. It's a common scenario that he sets aside some time for us in class to ask questions. From others' questions, I learned a lot as well.

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user avatar   Jacky_star     2024春
  • 难度：简单
  • 作业：很少
  • 给分：超好
  • 收获：很多

神中神中神中神，来南科大上过最喜欢的课，最有趣的课，最有收获的课，最好的课。无论是理论还是实践都很丰富，我自己没怎么亲自动手实践，还是有些可惜……之前有位同学的点评已经很详细了，祝选这门课的同学们都能enjoy吧！

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user avatar   匿名用户     2024春
  • 难度：中等
  • 作业：很少
  • 给分：超好
  • 收获：很多

神中神！

建议非科班或者对体系化机器学习了解不是那么深刻的同学来南科的第一门ml课都选这门，收获非常大

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user avatar   匿名用户     2024春
  • 难度：中等
  • 作业：很少
  • 给分：超好
  • 收获：很多

Sangro老师是我目前遇到过的课上的最妙的老师👍他讲gradient descent的时候，那动作可生动了！只是有时候我听不懂，不过这是我自己英语的问题，老师英语发音非常标准，还会问我们知不知道这个单词😅

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SANDRO CLAUDIO LERA

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