课程安排和教学周期?

**课程名称：**数据分析与机器学习

课程课程安排：

• 课程简介
• 数据预处理
• 数据分析方法
• 机器学习算法
• 评估与优化

教学周期：

• 第一周：课程简介、数据预处理
• 第二周：数据分析方法
• 第三周：机器学习算法
• 第四周：评估与优化

教学目标：

• 帮助学生了解数据分析与机器学习的基本知识。
• 培养学生能够应用数据分析方法和机器学习算法解决实际问题。
• 帮助学生理解数据分析与机器学习的关键技术。

教学方法：

• 课堂讲授
• 案例分析
• 编程练习
• 讨论

评估方式：

• 课堂参与
• 数据分析作业
• 编程作业
• 期末考试

课程资源：

• 数据预处理工具：pandas、numpy、matplotlib
• 机器学习算法库：scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
• 数据分析书籍：“Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow”

课程安排和教学周期是根据实际情况进行调整的。