这门课本来的目的就是为那些对数据科学有兴趣的同学梳理出一个学习的脉络吧，所以老师上课只是大致过一下内容，不会太深入去讲，更不会去讲怎么实践，所以做实验的时候肯定会有很多障碍，一些大佬可能能够比较容易的克服，像我这样的菜鸡就不一定了，而且我们组又不幸选了一个和文本挖掘有关的题，最后只能由学长带着直接用 >>更多

利益相关96，本来这门课是大数据学院为了代替代数结构，图论，数理逻辑三门课而开的一门课，时间短本来就决定了这门课讲不了太多东西，丁虎老师和蔼可亲，仙风道骨，上课确实每次只带几张纸，但是讲课依然非常有条理，逻辑清晰。助教也是如此，记得几次习题课讲了很多以前没听说过的东西，包括卡特兰数（这个还稍微好一点 >>更多

老师之前在密歇根大学当过教授，上课很有美国范. 上课内容其实不难，个人觉得很有启发性，因为人少，也算是一个讨论型课堂.老师基本不会马上反对某个同学关于某理论提出的质疑，而是会先听他的思路。个人觉得很难得，虽然台下一片蒙圈。 助教和老师都很仙风逸骨，上课就带几张手稿，揣兜里的那种。 有问题一定下课问掉 >>更多

之前看有人点差评理由是这门课的实验给人的感觉像还没学走就学跑？ 但事实是，在数据科学或者说计算机科学领域，每个人都在跑，而且是吃大剂量兴奋剂地跑（先不考虑交通工具叭） 做实验的初衷也是促进同学们通过实践达到对课程的深刻认识，否则一个2学分的课，涉及的知识涵盖机器学习，人工智能基础，了解背后的知识再来 >>更多

程老师属于一看面相就知道是大好人的那种。也不知是由于老师教学经验不够还是我自己确实不太感兴趣，尽管有小测（主要点名作用），到最后也没认真听课。期末靠着ppt和小论文混了个A。不用担心分数，会调的，记得班上期末最高分也就80多。建议提前选这门课，大三下出国的话很忙的，少一门是一门。 >>更多

给分：课堂考勤 + 期中报告 + 数据比赛结果；我们小组选的比赛题目是最难的那个，所以没有进复赛估计老师也能理解；每节课都认真听还是有很大收获的，十分感谢刘淇老师--颜值高，课讲得也好，十分和蔼可亲。课下与他交流的时候也很有耐心，最后总评 A 很满意了~ >>更多

都进复赛了竟然只有84？？？？？？？（关于比赛的事宜请见同名课程的评课介绍）非必修的都不要来选了，让这门课退出历史舞台吧！！！！！！！！ >>更多

白老师长得帅，这是最重要的！当然，老师上课讲解得也非常好，倒是作业要求除了选做题以外全做，当然还有链表的大作业～由于这个学期老师带的是少创，所以优秀率能给到60%，最后据说也给足了（感谢老师捞了），当然老师说这几年只有18秋没有挂人（因为题目简单？），今年选课的有160人左右（助教6人），老师说挂了 >>更多

地空默认的理力老师，其实私下询问他一些问题还是觉得挺好的～上课的时候不紧不慢丝毫不慌，就是有点催眠的感觉……会按照课本的安排来讲，上课走神一小会儿再看回知识点也没关系的，倒是我觉得大帝稍微讲得慢了一点，在后面的Lagrange陀螺和Euler陀螺部分讲Euler角有一点乱，其他部分讲得还行（我们真见 >>更多

课程内容：课前 pre + 总结书上的单词和短语 + 练习一些新闻听力 + 小组练习对话；作业：两周一次 pre， 可以带着稿子上去演讲，一定要认真 + 积极；考试：大家卷子是一样的（我觉得有点难）；给分：中规中矩，是多少就是多少，你懂得；收获：有几节课困过去了，认真听收获还是很大的，笔记和每次的 >>更多