# 1 课程介绍

本章主要介绍本课程和数据科学的概念。编程语言和工具、团队合作与交流则可以简要带过。

# 课时安排

大部分课程讲数据科学是什么和课程信息介绍 一般是1个课时（每个课时约80~90分钟，下同）， Python和Jupyter会单独至少再用1个课时，但实际上讲得内容不多。因此这两部分用一节课来讲应该是够的。

团队合作与交流是考虑到会不会布置大作业所以加入的。至于数据科学中的伦理许多课程是放到最后一节课来讲。

# 数据科学是什么

从概念、过程、技能和对比四个角度来解释数据科学。

# 知识点

# 编程语言和工具

简要介绍 Python、Jupyter 以及常用的 Python 数据科学库。

# 知识点

# 实践点

1. Anaconda与JupyterLab
2. Python作业系统 OKPY

# 团队合作与交流？

如何进行团队合作？实验结果如何展示给别人？

# 知识点

# 实践点

1. 团队大作业？
2. Git 的使用
3. 写分析报告

# 数据科学中的伦理

数据科学围绕数据，可能会涉及到版权、隐私、道德和法律相关的问题。

# 知识点