南洋理工大学是一所科研密集型大学，2025年QS世界大学排名中位列全球第15位，2024年数据科学学科QS世界排名第8位。

In today’s era of Information, ‘Data’ is the new driving force, provided we know how to extract relevant ‘Intelligence’.

This course will start with the core principles of Data Science, and will equip you with the basic tool and techniques of data handling, exploratory data analysis, data visualization, data-based inference, and data-focused communication. The course will also introduce you to the fundamentals of Artificial Intelligence – state space representation, uninformed search, and reinforcement learning. The course will motivate you to work closely with data and make data-driven decisions in your field of study. The course will also touch upon ethical issues in Data Science and Artificial Intelligence, and motivate you to explore the cutting-edge applications in Materials Science related to Big Data, Neural Networks and Deep Learning. Python will be the language of choice to introduce hands-on computational techniques.

在当今信息时代，“数据”已成为推动各领域发展的全新驱动力。然而，要释放数据的潜能，关键在于掌握从数据中提取“智能”的方法。

本课程将从学习数据科学的核心原理入手，让您掌握数据处理、探索性数据分析、数据可视化、基于数据的推理，以及以数据为中心的交流等的基本工具和技术。同时，课程还会引入人工智能的基础知识，包括状态空间表示、非启发式搜索和强化学习。

通过本课程的学习，您将能够在您的研究领域与数据深度交互，并运用数据驱动的方式做出决策。课程还会探讨数据科学和人工智能中的伦理问题，引导您探索材料科学中与大数据、神经网络和深度学习相关的前沿应用。Python 将是介绍实践计算技术的首选语言。

课程目标 (ILOS)

在本课程结束时，您应该能够:

1.识别和定义现实生活中以数据为导向的问题和数据驱动的决策；

2.从数据探索和可视化的角度讨论和说明问题；

3.应用基本的机器学习工具，从数据中提取推理信息；

4.撰写引人入胜的 “数据故事”，以传达问题和推理结果；

5.概述人工智能在实际应用中的作用和要求；

6.讨论并解释状态空间搜索和强化学习的基本原理。

南洋理工大学是一所科研密集型大学，2025年QS世界大学排名中位列全球第15位，2024年数据科学学科QS世界排名第8位。

In today’s era of Information, ‘Data’ is the new driving force, provided we know how to extract relevant ‘Intelligence’.

This course will start with the core principles of Data Science, and will equip you with the basic tool and techniques of data handling, exploratory data analysis, data visualization, data-based inference, and data-focused communication. The course will also introduce you to the fundamentals of Artificial Intelligence – state space representation, uninformed search, and reinforcement learning. The course will motivate you to work closely with data and make data-driven decisions in your field of study. The course will also touch upon ethical issues in Data Science and Artificial Intelligence, and motivate you to explore the cutting-edge applications in Materials Science related to Big Data, Neural Networks and Deep Learning. Python will be the language of choice to introduce hands-on computational techniques.

在当今信息时代，“数据”已成为推动各领域发展的全新驱动力。然而，要释放数据的潜能，关键在于掌握从数据中提取“智能”的方法。

本课程将从学习数据科学的核心原理入手，让您掌握数据处理、探索性数据分析、数据可视化、基于数据的推理，以及以数据为中心的交流等的基本工具和技术。同时，课程还会引入人工智能的基础知识，包括状态空间表示、非启发式搜索和强化学习。

通过本课程的学习，您将能够在您的研究领域与数据深度交互，并运用数据驱动的方式做出决策。课程还会探讨数据科学和人工智能中的伦理问题，引导您探索材料科学中与大数据、神经网络和深度学习相关的前沿应用。Python 将是介绍实践计算技术的首选语言。

课程目标 (ILOS)

在本课程结束时，您应该能够:

1.识别和定义现实生活中以数据为导向的问题和数据驱动的决策；

2.从数据探索和可视化的角度讨论和说明问题；

3.应用基本的机器学习工具，从数据中提取推理信息；

4.撰写引人入胜的 “数据故事”，以传达问题和推理结果；

5.概述人工智能在实际应用中的作用和要求；

6.讨论并解释状态空间搜索和强化学习的基本原理。