《数据科学导论》课程是一门为数据科学与大数据技术专业的本科生开设的专业必修课，旨在为学生提供进入数据科学领域的基础知识和技能。作为一门理论性和实践性相结合的课程，该课程致力于培养学生的数据科学思维，增强其在大数据环境下的分析与处理能力。

课程目标

本课程的主要目标是帮助学生：

1. 了解数据科学的基本概念、发展历程及其在现代科技中的地位。

2. 理解数据科学与大数据相关技术（如云计算、物联网、人工智能等）之间的关系。

3. 掌握数据采集、预处理、存储、分析与管理的基本方法和技术。

4. 了解数据科学在实际应用中的广泛领域，如互联网、医疗、金融等。

5. 提高学生对数据安全、数据伦理和数据共享等议题的认识，培养负责任的数据使用意识。

课程内容

课程内容涵盖了数据科学领域的核心知识，包括但不限于：

大数据概述：数据科学的基础概念、大数据时代的来临及其影响。

大数据与新兴技术的关系：探讨大数据与云计算、物联网、人工智能的结合及应用。

大数据基础知识：重点介绍数据安全、数据伦理和数据开放共享。

数据采集与预处理：讲解数据采集的要点、方法及数据清洗技术。

数据存储与管理：介绍Hadoop、HDFS、NoSQL数据库等技术。

数据处理与分析：数据分析概念、基本方法及机器学习应用。

教学方法与实践

课程采用多媒体课件、课堂讨论和案例分析等教学方法，帮助学生在理论学习的同时，通过实际案例加深理解。实验课则通过数据科学工具和编程的实际操作，锻炼学生动手解决问题的能力。

课程的重要性

《数据科学导论》作为学生进入数据科学领域的起点，不仅为后续课程的深入学习奠定了坚实的基础，还培养了学生的分析思维和解决问题的能力。通过本课程，学生能够具备探索大数据和数据科学问题的能力，并为未来的职业发展提供了有力的支持。