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赵伟明 · 数据科学引论——Python之道修读档案
共 4 份可公开修读回执
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课程内容：python里搞数据分析、统计、爬虫、可视化的几大常用库，最后还顺带聊了下人工智能，都比较基础。老师的课程设计里其实藏着更多跟人工智能有关的东西，但这学期因为进度被按住了，最后就粗略扫了一眼。
上课自由度：比较高，基本不管你下面在干嘛，不过会有纸质签到
考核标准：忘了，应该是考勤+课后作业+项目
授课质量：上课比较轻松，老师讲得比较细，因为都是些基础货，难度也不大。
其他： 老师人很好，课上氛围很轻松，最后给分也相当奈斯。课后作业又简单量又少，python零基础也能笑着完成。不过话又说回来，正因为练得少，你要是自己也不额外花时间，那上课学的东西也留不下多少，上课更多是起到科普作用，对这方面混个基本概念（感觉像在说一句废话）。
然后这门课只有十一周，我们这学期又是从第一周就开跑，进度得自己盯紧点。前几周课程项目就布置了，前期只要求交个立项书，对具体工作没要求，于是我们就一路拖（拖延症你懂的）。等到期末项目展示跟一堆期中撞车杀过来的时候，我还以为这是期中的一个考核，最后做得那叫一个兵荒马乱。希望后来者引以为戒。
总的来说，想摸摸数据科学的门道，或者想水点选修课分数，这门课还是很值得推荐的。
P.S. 本学期是这门课开设的第一个学期，老师之后可能会根据反馈对授课内容和授课方式进行调整
历史匿名回执 ·
课程内容：
python基础、爬虫、统计、人工智能，四盘菜端上来，每盘都尝了一口，浅得像在池子边蘸了下脚。
上课自由度：
开头几次课有点名，就几次，点完那几次之后空气都自由了。
考核标准：
出勤、作业、项目汇报，三件套一个都不少。
授课质量：
还可以，氛围轻松得像自习课上顺便听了个脱口秀，老师还会现场敲代码+讲解，live coding那一挂的。
不过期末项目的安排，能不能整得合理一点，这次基本只给了一个星期从零开始，而我本人那个星期刚好事情堆成山，于是项目做得像没泡开的方便面，很多预期内容都成了PPT上的海市蜃楼。教评里我把这点也反馈了，希望今后课程能多匀点时间给项目吧。
历史匿名回执 ·
课程内容：
python初步、numpy、pandas、爬虫、统计、数据可视化、机器学习与深度学习（神经网络）——一串技能树直接给你铺开。
上课自由度：
高，可以纯当BGM不听，教案里讲得很详细，跟着照猫画虎就能动，后面机器学习有难度但没作业，算是留了条活路。
考核标准：
作业（基本上跟着样例做就行），老师开始几次课会一个个找人点名认人，点名范围直接拉满。
大作业（自己随意选题、内容不限）
简单一点的就是数据分析+可视化，难一点的可以搞些深度学习相关内容，比如canvas登录的验证码识别，一些回归预测问题等。
授课质量：
高
历史匿名回执 ·
课程内容：
学创出手，基本就是选课界的米其林，听完python从听说变上手，不错的哦
上课自由度：
高
考核标准：
简单
授课质量：
高