先说这课的优点

老师人好，亲自上机检查作业，作业也不多，课也比较简单，不点名，考前熟悉一下课件基本就问题不大了。

主要说这课的缺点：

1. 老师人好然而姿势水平emmmm。举两个例子。老师出的作业题有时候似乎自己也没有写，导致某次作业出现两种答案，当场无法分辨哪种是对的？？？还有讲EM算法的时候，虽然老师讲了几次课，但是老师貌似对这个方法也不是很了解，对“拟合一个Poisson分布”存在误解。。不懂还是尽量自己看看书吧。

2. 老师的课件只是入门级的，即使是老师擅长的R也只能讲一些基本的东西（比如数据结构啊什么的）。个人认为只是看老师的课件是没有办法学会一门编程语言的，需要找一本书慢慢看。因为如果你只是知道一些表面的类似于公式的东西但是对诸如OOP等所有东西都不知道的话，将来碰到你不熟悉的东西就该懵了。这点在最后一个月的python里体现得更多，老师也不会py，自然讲的不深。对于py的方法啥的基本都没有提，一定要自己找本书看看。

3.都9102年了，居然还用着R gui。考试在机房考，集体用R gui。我的那台电脑复制粘贴竟然会把原来有的代码覆盖（不知道是电脑的问题还是R Gui的问题），导致考试只能手打。。。最后本科生评课的时候向老师写了一段RStudio的优点。反正学弟学妹们学一定要用Rstudio。

非常实用的课

大学第一门逆向调分（因为考试太简单）

所以考试一定要细心

侯老师无敌！！

课真的简单，前半学期R后半学期Python

一开始还会好好听课后半学期因为考试太多直接不去了

但是绝大部分内容直接看老师讲义就行了，亲测2天半从复习完R一天从0复习完Python

没有期中考试，期末特别简单，开卷考试，我有一个题目临交卷突然报错(后来想想是因为初值太大)然后直接复制助教的代码就跑通了==

因为考试太简单最后扣分点特别细，我是因为题目里变量名”V1“然后paste默认sep=“ ”(空格)，命名成了“V 1"

被扣了一分，Python的话2h考试15分钟不到就能做完，一开始还以为是写错了==

最后好像是卷面扣1分+作业满分有满，优秀率起码50-60吧，老师真的无敌善良，就是期末太简单了

R和python还是很有用的，推荐这门课

（忘了吐槽一下期末考试在管院机房考，电脑是真的破，开机5分钟还上不去邮箱页面，大家最好练习一下用最普通的R写代码，机房的电脑用Rstudio可能会崩==）

1: 根据同学们的反映来看，这门课想要拿满绩的话，两次考试基本上不能出错；至于优秀率，据说60%？

2: 关于作业，大概有十三次左右上机，任务不是很重；

3: 课程内容算是比较简单的，只要考前熟悉考试的讲义，基本就不会有问题；

主要部分是R语言，个人觉得重点的内容是：蒙特卡洛积分_Importance Sampling, 生成特定分布的随机数, MCMC，实际上都比较套路；

python部分涉及基本语法和基本的模块，估计下一学年老师可能会重拾SASS？（个人猜测而已）；

4: 两种语言各有一次考试：R (75%)+Python (15%)+HW (10%), 每年的比例可能会不同；

希望自己提供了有用的信息。

课程内容从2017年秋开始改为R和Python，取代了原来的R和SAS。其中总评R占70%，Python占15%，平时作业及上机占15%。作业只有上机作业，没有纸质作业。

R语言很实用，很多统计模型和算法已经做了很好的封装，没有必要自己再从底层开始写起，能让做统计的人集中精力于更好的统计思想和模型，而不是代码，节省了很多时间。

R语言侯波老师讲的非常仔细和清楚，phthon因为今年是第一年上，老师自己也不是很熟练，加上课程时间有限，所以只能浅尝辄止，可以说基本全靠自学，当然也很简单，自学完全没有问题。

给分嘛，据说优秀率破了50%，满分率破了xx%，我也不多说了。

考试的话，只要平时认真写了程序作业，考前认真把课件看一遍，作业做一遍，肯定没有问题，题目都和作业相似，比较基础。

IDE的话，推荐Rstudio，比R自带的编辑器看着舒服多了，大大节约时间。