面向数据科学研究生的机器学习课程教学研究

发布时间：2021-09-03 11:43

　　基于数据科学的学生知识背景和专业培养要求,分析机器学习对数据科学专业需求的契合,介绍机器学习课程的内容设计,提出培养数据科学科研思想的教学理念以及面向领域的问题分析、案例展示和多元化、重过程的考核方法。 

【文章来源】：计算机教育. 2020,(11)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

“机器学习”课程知识模块结构

【参考文献】：
期刊论文
[1]机器学习通识课程建设与教学实践探索[J]. 王变琴,孙雪冬,陈薇薇,刘陂.  计算机教育. 2019(12)
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[3]研究生“机器学习”课程教学改革研究[J]. 胡春龙,吴陈,左欣,陈建军,王长宝.  教育教学论坛. 2019(10)
[4]iSchools联盟数据科学教育项目现状调查[J]. 闫慧,张钰浩,张鑫灿,殷宪斌.  情报资料工作. 2018(04)
[5]数据科学研究的现状与趋势[J]. 朝乐门,邢春晓,张勇.  计算机科学. 2018(01)
[6]新工科背景下机器学习课程建设研究[J]. 姚兴华,吴恒洋,方志军,游晓明.  软件导刊. 2018(01)
[7]“数据科学概论”课程设计[J]. 覃雄派,陈跃国,杜小勇,王伟娟.  大数据. 2017(06)



本文编号：3381052