教学大纲

• 授课方式: 线下授课（详见课程微信群、Canvas 公告）
• 授课地点: 上海交通大学（闵行校区）东上院 212
• 课程时间: 星期五下午 第六节 - 第八节（12:55 - 15:40）
• 教学平台: SJTU Canvas、Deepnote Jupyter Notebook

支撑平台

课程主要沟通平台为微信群。我们鼓励大家在群内积极提问、分享资源、参与课题讨论，但严禁分享作业答案或探讨具体解题方案。

作业提交与成绩发布均通过Canvas平台完成。课程视频亦发布于Canvas，请定期查看公告与更新。

作业要求

本课程共设置四次作业，约每四周发布一次。所有作业资源与成绩均可在Canvas平台获取。

完成作业并研读参考答案对您的学习至关重要，请务必展示解题过程并论证答案的合理性。

成绩评定

学业成绩由以下部分构成：作业占 60%，期末项目占 40%。

期末项目为期四周，旨在为学生提供开放式数据分析与科研实践的完整经验。

项目以2-3人小组形式开展，评分标准包括：项目创新性；2）技术复杂度；3）书面报告质量；4）项目展示表现。

学术诚信

道德操守是工程领域的基石。诚信行事不仅是责任所在，更是实现学习成效最大化的必由之路。作弊本质上是欺诈且反社会的行为，本课程绝不容忍。任何违规行为将导致相关部分计为负分（不设下限），并移交学生行为中心处理。

严禁将任何课程材料（包括题目、参考答案或您的个人解答）上传至任何公开可访问的网站。所有内容讨论请限于微信或Canvas平台。唯一例外是与作业中明确署名的合作者进行交流。使用往学期答案、抄袭他人解答或分享个人答案均属违规。此外，学生须立即向课程团队举报任何涉嫌作弊或未经授权的交流行为。知情不报者将被视为共谋，同样构成学术不端。作弊行为损害全体成员的学术诚信，工程伦理要求我们共同抵制不当行为。

我们鼓励作业讨论，但应限于高层次思路探讨。代码编写须独立完成，严禁讨论具体解决方案或共享代码。可参考书籍与在线资源，但必须注明所有来源且不得直接复制。请致谢所有在作业中为您提供实质性帮助或重要思路的人员。