目前还没出分。

本学期 五次 日常作业，一次大作业（课程实践项目）。

课程任务基本都挺简单的，对着 PPT 怎么都能做完。课程内容涵盖数据科学导论、数据挖掘、机器学习、深度学习以及 LLM，东西很多干货拉满。何老师水平很高，上课可以非常流畅地一路讲下来。

学期中线下签到两次（很可能是学期中“教学督导”的强制要求），线上讲座两次、一次课程实践项目分享，也都有签到。没有期末考试还是挺好的，早早就把除了最后一次作业以外的任务布置下来，不会给年末的投稿期增加压力。

值得吐槽的点：

1. 大作业强制组队，不能自己找队友。遇到摆子十分难受，连报个名提供额外提交机会等最基本的事情都不做。一路 coding、实验、报告都需要自己做。
2. 很多作业是手算算法，一部分可以很好理解算法原理和流程，一部分（尤其是数据挖掘部分）更多的是折磨。往往详细写完要写一面纸。一次作业 8-10 道题，完全手写基本需要一下午到一天。在 LLM 时代可以考虑合理使用 LLM 加速这一流程，另外很多题目网上有答案。一部分早期“古老”题目有点莫名其妙奇奇怪怪看不懂意思也不知道怎么做（但作业的绝大部分都正常）。

总的来说，瑕不掩瑜，是一门比较好的课。

比起信智学部大量的逆天课程，这门课简直是完美。

出分了，给分超高。感觉是认真就有收获，体验非常好。

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。