学科资源
🔢 数学基础类
高等数学 (Advanced Mathematics)
学期: 第1-2学期学分: 8学分课程内容:
- 极限与连续
- 导数与微分
- 积分学
- 级数理论
- 多元函数微积分
学习建议:
- 课前预习，课后及时复习
- 多做练习题，掌握基本计算方法
- 理解概念的几何意义和物理意义
推荐资源:
- 高等数学在线课程
- 教材：《高等数学》同济大学版
线性代数 (Linear Algebra)
学期: 第2学期学分: 4学分课程内容:
- 矩阵运算
- 线性方程组
- 向量空间
- 特征值与特征向量
- 二次型
应用价值: 机器学习算法的数学基础
推荐资源:
概率论与数理统计 (Probability and Statistics)
学期: 第3学期学分: 4学分课程内容:
- 概率基本概念
- 随机变量及其分布
- 大数定律和中心极限定理
- 参数估计
- 假设检验
重要性: 数据分析和机器学习的理论基础
💻 编程技术类
Python程序设计 (Python Programming)
学期: 第1学期学分: 4学分课程内容:
- Python基础语法
- 数据结构（列表、字典、集合）
- 函数和类
- 文件操作
- 常用库的使用
推荐资源:
数据结构与算法 (Data Structures and Algorithms)
学期: 第2-3学期学分: 6学分课程内容:
- 线性表、栈、队列
- 树和图的基本概念
- 排序和查找算法
- 动态规划
- 贪心算法
学习重点: 培养编程思维和解决问题的能力
推荐资源:
数据库系统 (Database Systems)
学期: 第4学期学分: 4学分课程内容:
- 关系数据模型
- SQL语言
- 数据库设计
- 事务处理
- NoSQL数据库基础
🤖 人工智能类
机器学习 (Machine Learning)
学期: 第5-6学期学分: 6学分课程内容:
- 监督学习算法
- 无监督学习算法
- 模型评估与选择
- 特征工程
- 集成学习
实践项目: 使用真实数据集完成分类和回归任务
深度学习 (Deep Learning)
学期: 第6-7学期学分: 4学分课程内容:
- 神经网络基础
- 卷积神经网络(CNN)
- 循环神经网络(RNN)
- 深度学习框架使用
- 实际项目开发
自然语言处理 (Natural Language Processing)
学期: 第7学期学分: 4学分课程内容:
- 文本预处理
- 词向量表示
- 语言模型
- 文本分类和情感分析
- 机器翻译基础
推荐项目:
📊 数据科学类
数据挖掘 (Data Mining)
学期: 第5学期学分: 4学分课程内容:
- 数据预处理
- 关联规则挖掘
- 聚类分析
- 分类算法
- 异常检测
大数据技术 (Big Data Technologies)
学期: 第6学期学分: 4学分课程内容:
- Hadoop生态系统
- Spark计算框架
- 分布式存储系统
- 流数据处理
- 数据可视化
🎨 实践项目类
软件工程 (Software Engineering)
学期: 第4学期 学分: 4学分 实践项目: 咖啡厅管理系统
软件实作 (Software Implementation)
学期: 第7学期 学分: 6学分 实践项目: WearWizard时装推荐系统
📚 推荐学习资源
🌐 在线课程平台
- Coursera: Andrew Ng的机器学习课程
- edX: MIT的计算机科学课程
- Udacity: 数据科学纳米学位
- 中国大学MOOC: 国内高质量课程
📖 经典教材
- 《统计学习方法》- 李航
- 《机器学习》- 周志华
- 《深度学习》- Ian Goodfellow
- 《Python数据科学手册》- Jake VanderPlas
🔗 实用网站
🎯 学习建议
📅 时间规划
- 第1-2年: 打好数学和编程基础
- 第3年: 深入学习机器学习和数据挖掘
- 第4年: 专业方向选择和毕业设计
💡 学习方法
- 理论与实践结合: 每学一个算法都要动手实现
- 项目驱动学习: 通过实际项目巩固知识
- 参与竞赛: Kaggle竞赛、ACM等提升能力
- 积极交流: 参加学术讲座和技术沙龙
🔧 必备技能
- 编程语言: Python, R, SQL
- 开发环境: Jupyter Notebook, VS Code, Git
- 深度学习框架: TensorFlow, PyTorch
- 数据处理: Pandas, NumPy, Matplotlib
- 大数据工具: Hadoop, Spark
📞 学习支持
👥 学习小组
建议加入或组建学习小组，互相讨论和帮助
👨🏫 教师答疑
- 办公时间: 每周固定时间
- 在线答疑: 课程QQ群或微信群
- 邮件咨询: 重要问题可发邮件
📚 图书馆资源
- 专业书籍借阅
- 电子数据库访问
- 学习空间预约
💡 学习小贴士
- 建立良好的学习习惯，保持持续学习
- 多动手实践，不要只停留在理论层面
- 关注行业动态，了解最新技术发展
- 培养团队协作能力，参与开源项目
相关链接: