本课程难度较大，但收获也确实很多，请慎选。

丁虎老师在美国做过几年短期助理教授，目前是中科大的特聘教授。

授课风格比较偏向于小班研讨。上课的时候会带着大家思考与推导，而不是机械性的灌输，跟着老师的思路走下来能学到不少。

老师上课是没有教材的，但是有助教整理出来的笔记，老师在课后也会发上课的板书。不过还是建议听课的时候做笔记，不然复习的时候会很痛苦。

去年的整理笔记：http://staff.ustc.edu.cn/~huding/data%20course.html

作业一共有三次，难度比较高，大部分题目都要求良好的数学基础以及对算法思想的理解。

期中考试的难度较大，有60分是上课或者习题课上直接讲过的内容，40分是算法的理解和运用；

期末难度降低了一些（可能是因为期中成绩比较惨烈），全部都是上课讲过的内容。

期中期末成绩分布：

（不是我截漏了，是期末最高分只有90，可能是因为最后一题的fast-JL大家都没背）

黑点主要集中在两方面：

1. 如你所见，我上面发的整理笔记是去年的，今年的上课内容和去年有所不同，而助教只整理了一部分笔记。老师的板书也十分意识流。加上没有教材，因此自学是行不通的，上课的时候一定要做笔记。
2. 改卷、出分太慢。期中考完快一个月才出分，期末三星期左右出分，又过了两星期才出总评。

主观上，我个人的上课体验是很不错的，可以说是我大学期间一字一句认真听完的唯一一门课。

给分上还算不错，期中期末改卷都放了大洪水，最后总评也调了分。本人期中期末都只有八十几分，最后调到了九十几。

丁虎老师是从密歇根州立大学回来的老师，这门课也是2020年疫情期间第一次开设。

(注：17级计算机专业的专业选修课有调整，增加了大数据算法这门课以及张兰老师的数据隐私课程。即使这样，cs的专业选修课依然乏善可陈)

丁老师上课会用板书讲各种大数据算法，偏理论证明，牵扯到很多数学上的内容。这个时候数理基础不扎实的问题就暴露无遗，而且上课不认真的话，课下看板书也看不懂。课下的话助教会总结丁老师上课讲的内容，整理成notes的形式发给大家以供复习参考。这点体验是相当好的。

这门课(2020春)没有作业，只有最后的一个小组答辩(可以单人答辩，也可以双人答辩)：从丁老师给的5个主题中挑1个进行深入研究，然后实现算法并改进，最后总结成标准的论文格式。从这一点上看，其实和课程整体内容的关联性并不强。

内容挺难的，不过丁老师是完全板书，讲得很认真，听课的话跟上还是没问题，而且挺有意思的。但是作业和考试、给分太一言难尽了，只有三次作业，每次几道题，难度不小，有一部分甚至是无从下手的那种，甚至还有老师随口一说的那种题，什么求矩形的VC-Dim（答案是7，反正我是做不出来……）；考试成绩分布有同学贴上去了，期中考试的成绩直到期末前几天才出，最后肯定是调分了，但具体怎么折腾的我们都不大清楚，但是如果新同学估摸着自己考试大概在50%左右又重视成绩就还是别上了……

总结的话就是听课体验很好，丁老师讲得也很清楚，内容也很有意思，但是如果选课了就一定要好好学多复习，不然分数会很难看

老师讲义和改卷速度奇慢，上课体验极差。个人感觉老师对教学不上心，也没有正规教材，自学都学得很痛苦。也不知道是助教鸽子还是老师鸽子。

开学时候本来有快100个人，期末只剩下30个人了。

有期中期末，本来各占40%，但是因为两次考试都有很多人不及格，也不知道最后怎么瞎调的。优秀率应该是给满了。但反正也就30个人…