数据作为新型生产要素，是信息化、网络化、智能化的基础。人类经过农业社会、工业社会，现在已经步入了信息社会。在信息社会中，数据贯穿着人类生活的各个层面，从个人手机的移动数据，到社交媒体的用户行为数据，从城市交通的实时监控数据，到医疗机构的卫生健康数据，数据的不断积累和相关技术的应用正逐渐改变着我们的工作、学习和生活方式。

随着数据的计算能力和前沿技术的发展，数据的处理和分析能力正在不断提升，这使得我们能够更好地理解自然规律、发现问题以及解决问题。

例如，通过海量的气象数据分析，科学家们可以更准确地预测自然灾害，从而采取有效的预防措施。在医疗领域，大数据分析和人工智能技术的结合，可以实现更加精准、高效、智能化的诊断和治疗，让患者获得精准化、个性化的诊疗方案成为了可能。这些都离不开对海量数据的高效处理和深度挖掘。

那么数据究竟是什么？“大数据”又是如何获取和处理的？数据中蕴含的有价值的知识又是如何被发现的？如何利用数据科学算法去解决具体实际问题？

为此，本课程从数据科学的视角出发，全面介绍数据科学的概念及其发展历史，并深入探讨典型的数据科学算法的基本原理、算法的设计与实现过程及其在不同领域的应用特点。课程内容涵盖数据的基本概论、数据处理与分析、聚类、决策树、支持向量机、神经网络、群体智能、信号处理等。

教学方法上，采用教师讲授作为主要教学方式，辅以实际案例分析和学术讨论，以激发学生的学习兴趣和主动性。由多位数据科学领域的知名专家将为同学们分享他们在算法研究、数据应用等方面的经验和见解，让学生更全面地了解数据科学领域的前沿技术及其在实际问题中的算法应用。

通过这门课程，学生将在数据科学领域获得深入、系统的知识，为未来在科研和应用中更好地运用数据科学算法奠定坚实基础。

联系方式：数据科学算法导论1班（19：00-20：35）：添加助教微信：15289383646，进课程群，备注数据科学算法导论1班+姓名+学校。