给何老师打call。虽然课程分数还没有出来，虽然感觉应该拿不到太好的分数，但是个人觉得这门课还是值得一选的。首先是何老师个人上课比较认真，虽然后面有时候觉得有些赶的样子，但是综合一学期的选课来看，不水真心想教点什么的老师也是难能可贵了。

课程作业设置我觉得比较合理，可以对所学的知识恰当的回顾。这门课21年没有考试，最后按照作业还有一次大作业的成绩计算。大作业也就是参加机器学习的竞赛，这学期是datafuntain的个贷违约预测竞赛，最后成绩据说竞赛占比不小。

一句话总结：如果有时间和编程基础的话还是挺值得选的。

作业不是很难，但是很费时间，上学期的课印象里好像接近十次作业吧。每次作业大概需要3-7小时（越往后越难的一个趋势）。

上课内容比较浅，如果对相关知识感兴趣可以考虑听听隔壁统计学习，两门课从知识点上有很多重合的部分。

大作业是参加一次数据科学的比赛，挺有意思的，小组作业。参加比赛的部分大概需要20小时以上的工作量。再加上pre和报告的话总共的工作量大概花了三个周末把（我们组之前基本都没接触过，如果做过相关的东西可能会快一点）。所以靠谱的组员和足够的时间缺一不可。

给分参考：pre老师有表扬，作业也交齐，大作业名次班里前10%，组长拿了90出头。只能说一般吧，跟工作量比起来可能只能说给分正常，有付出就会有回报的程度。

作业设置的比较合理（能学到东西，ddl不是很紧），给分也正常，但是上课讲的比较浅，而且后期拖堂过于严重，所以打了个7分。

这不是一门水课，不要看没有考试就盲目选择，不然课程作业直接让你做到怀疑人生，助教和老师会进行查重，平时也会提醒你不能抄袭，抄袭就是0分。

1. 老师的实力是很强的，课程更多强调的是引导你的兴趣而不是手把手教你。这可能会让很多人觉得老师上课教1+1，课后作业要求造火箭。课后题很多理论和知识都是需要你自己学习的，不要觉得自己学过人工智能和cv就能很轻松，感觉没有太多交集。

2. 上课不点名，你来不来都没有关系，但是课后作业要交，最好自己写。

3. 原来说有两次实践作业，但是只做了一次。https://www.datafountain.cn/competitions/530

这是比赛的网址，也是不能抄的，但是程序员的事情能叫做抄吗，叫开源！我本身cv方向，这个比赛还是老老实实的用数据基础的分析方法吧，用数据之间的关系来做，很多东西都是第一次见。

4. 这门课的教授不是很徐徐渐进，虽然看得出来老师助教很努力认真准备，试图教懂我，但是第一次接触真的好难啊，要花的时间挺多的。

总的来说，如果你只是想选一门选修课凑学分，不推荐！如果你真的感兴趣数据科学，我觉得该课入门挺不错，真的学到了不少东西。

如果你自己做了，竞赛名次不错的话，给分可以，拿到了90。