ustc_ds_undergraduate_course
This is the repo of the materials of the undergraduate courses in USTC, school of Data Science.
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声明
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文件概要
试卷及复习资料
试卷及复习资料包括本人在一些课中间收集到的历年试卷和复习题，深感收集信息的艰难、没有信息的无力。为了打通消息的壁垒，特别将本人在各门课程收集到的有价值的文件整理在这里，以惠后人，侵删。
- 这些文件一部分来自课程群，一部分来自电子资料群，一部分来自评课社区，一部分来自网络。侵删。
- 这些试卷及复习资料大多是其他学院的通修课，或者好几个院的通修课，选课者众多，课程资源也相对较多，可以直接去其他学院的github主页或者评课社区里获取更多的课程信息。
离散数学(2020 FA)
- 代数结构部分：这部分上课按照孙淑玲的《代数结构》的顺序讲解，与计科的讲解基本一致，但只涉及群及之前的内容。文件夹中的“代数结构作业答案”实则为计科代数结构课程的作业答案。而非此门课的作业答案。
- 图论部分：涉及许多算法和证明。可以参考王树禾的《图论》和成为CLRS的《算法导论》。介绍了图论里的基本算法。文件夹中的“图算法ppt”内容为老师分享的之前在国外教授课程的英文ppt。并非上课课件。
- 数理逻辑部分：授课内容较浅。可参考汪芳庭《数理逻辑》。考试也较为简单。
- 文件夹中的“作业”为该课程的课程作业及部分作业答案。
数据分析及实践(2021 SP)
- 课程主要由上课和实验组成。无作业，要求一篇调研报告。
- 课程ppt较为精良，信息量较大，但基本与实验无关（实验需要单独、具体学习其他知识），且无考试，掌握程度有限。
- 实验包括：
- 1.python基本用法，in codia。
- 2.python 爬虫。
- 3.python 数据分析，分析数据集(LoL)，可视化。
- 4.python 实现某种算法 with numpy，pandas。
- 5.python 实战，测试集预测 with sklearn。
计算机系统概论(H)(2020 FA)
- 如今改为计科和大数据的通修课，改名“计算系统概论”，学分也进行了改变。
- 课程形式：上课+作业+实验+分享+考试
- 实验共有5个，比较基础，使用LC-3实现。建议可以卷额外的实验，有总评10分的加分(单指ah老师的课)。
- 作业包含2020FA的作业和答案。
- 课后题答案是这门课课本(Introduction to Computing Systems: From bits and gates to C and beyond)的部分课后题答案。可以有选择的使用，并非作业答案。
机器学习概论(2021FA)
- 课程比较硬核，但是理论部分不是特别深奥。期中考试之前课程与人工智能基础课程撞车严重。
-
没有小测，所以可以不去上课。 - 实验有的比较硬核，有的比较简单，最后一个实验的截止日期为除夕夜
，你可以与助教一同跨年捏。见实验们
其他课程
这一部分罗列一些课程的名称、上课时间及上课老师。
这部分基本属于一些通修课，所以只罗列了一些试卷或者作业答案。