R语言程序设计教与学教学大纲.docx
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1、R语言程序设计教与学教学大纲Ol课程基本信息1 .课程编号:*2 .课程平台:基础能力平台3 .课程模块:信息能力模块4 .课程性质:*5 .学时/学分:48学时/3学分6 .先修课程:大学计算机基础7 .适用专业:*8 .教学单位名称:计算机与信息技术学院9 .选用教材:R语言程序设计清华大学出版社周围02课程教学目标及学生应达到的能力R是一门用于统计计算和数据挖掘的语言,其应用涵盖了从统计计算到机器学习,从金融分析到生物信息,从社会网络分析到自然语言处理,从各种数据库各种语言接口到高性能计算模型,应用领域非常广泛。R语言程序设计让学生掌握R程序设计语言的特性、并具有解决统计分析和数据挖掘的
2、实际问题的能力。内容涉及R语言的基本语法、数据对象的管理和可视化、基本统计分析概念与应用、数据挖掘建模和应用、高级特性等。本课程的教学目标:课程目标1:基础知识方面。掌握R语言与数据挖掘的基础知识,学会R语言的开发环境、数据对象和数据管理、数据可视化,理解与掌握使用R语言进行数据挖掘的基本原理。课程目标2:基础能力方面。掌握R语言数据挖掘中的建模与应用,掌握目前数据建模的常用算法,包括分类与预测、聚类分析、关联规则、智能推荐、时序模式、神经网络等,为其后续专业课程的数据处理能力打好基础。课程目标3:综合能力方面。在具体案例中掌握实施R语言数据挖掘的流程,初步具备综合运用R语言进行数据挖掘的基本
3、能力。课程目标4:思想政治素质方面。大数据时代,强化学生尊重事实、了解国情、科学精神、诚信守法的道德品质与伦理素养,要求学生在其中培养爱国敬业、诚实守信、强国意识等基本素质。03课程目标和毕业要求的对应关系课程目标与所支撑的毕业要求指标点,参考表Io表1课程目标和毕业要求的对应关系毕业要求毕业要求指标点课程目标1.品德修养Ll学生应理解并掌握科学的世界观和方法论,具有良好的思想品德和社会公德。1.2学生应理解并践行社会主义核心价值观,了解国情,具行维护国家利益、推动民族复兴和社会进步的使命感和加任感。课程目标42._E程知识2.2 学生应理解与掌握计算机科学与技术的基础知识和基本方法,理解计算
4、机应用系统中的基本工程知识,了解交通运输匚程领域的初步知识及工程技术,并具有一定的计克思维能力。2.3 学生应能够在课程考核、实践环节、科技活动,以及毕业设计(论文)等中,应用数学与白然科学、工程盛础和专业知识解决“算机系统及应用中的发杂工程问题。课程口标13.问题分析3.1学生应能够通过应用数学、自然科学、计算机科学与技术的基本理论与方法,分析与识别相关实际工程应用问题的复杂性,并进行清晰的描述与表示。课程目标24、解决方案4.1 学生应掌握计算机科学与技术应用工程问题的基本设计原理与方法,能够针对相关复杂工程问题设计合理的解决方案。4.2 学生应能弊从设计方法学上理解手掌握计算机科学与技术
5、及其应用的相关复杂工程问题的解决方法,并在解决过程中体现出定的创新思维能力.课程目标35、科学研究5.1 学生应理解,掌握计算机科学。技术的基本理论方法,并从科学技术方法论上理解本专业的基本研究方法5.2 学牛.应能够针对复杂i算机工程问题运用相关的理论和方法建在定性或定墙模型,进行分析与比较:能够掌握原始数据收集与处理方法、参数分析方法、实脸结果检验方法与综合分析方法“课程目标36、现代工具6.2 学生应能够熟练掌握计籁机系统的应用环境与开发IJl等.包括数据库系统环境与工Jh操作系统与编译系统、计算机网络M;境与互联网平台、计算机系统部件模拟与评价等.6.3 学生应能够选择与运用计算机科学
6、与技术的方法、环境与:具,针对复杂工程问题的解决方案,进行分析与比较、预测与模拟,并能够理解与衣述问题解决方案的局限性U课程目标I04课程思政育人目标根据R语言程序设计课程作为全校选修课的特点,确定课程思政育人目标。在授课过程中,将价值塑造、知识传授和能力培养三者融为一体,学生通过学习,能够掌握事物发展规律和工程伦理知识,具有正确认识问题、分析问题和解决问题的能力,具有诚实守信、科学精神以及科技报国的家国情怀和使命担当。05课程教学内容和要求本课程的课内总学时为48学时,其中理论学时24学时,实验学时24学时。本课程的教学内容、教学要求见下表。表2教学内容与要求模块知识单元知识点教学要求推荐学
7、时教学方式旗础R语言概述理解数据挖掘的内涵、掌握R语言之入门必备。R语方基础知识。掌握4讲授实脸数据时象R语占的数据类型和数据结构基础。掌握6讲授演示实臆数据管理学会综合应用R语言的数据膑理和程序设计基础。掌握6数据可视化掌握各种可视化技能。掌握6进阶数据探索数据描述,数据清洗等预处理作掌握6讲授实验数据分析/解相关统计学、数学、数据挖掘、机器学习等基础知识。理解6讲授数据挖掘通过案例掌握多种数据挖掘模型,如:分类分析.回归分析.聚类分析.关联分析,数据挖掘可视化1:具等(可根据选课学牛.需求调整或增加主题)理解6讲授实脸案例分析拓展高级特性R高级特性,如面向对象、性能提升、并行计算等.J解2
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