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CORONAVIRUS UPDATES:

Keep up with information on Penn State's Keep Teaching site for faculty along with College resources for delivery of residential courses. In October-December the College will accept Spring 2021 applications for undergraduate Learning Assistants (LA), Master’s Instructional Assistants (IA), and doctoral Teaching Assistants (TA); and faculty are encouraged to recruit undergraduate students, in particular.

DS 200


Introduction to Data Science


Sample Syllabi
  • DS 200 – FA16 – Yen
Course Materials
  • Course Committees Page
  • Course Materials in Box
  • University Bulletin Course Description
Course Connections

Prerequisites

  • None

Follow-Ons

  • None

Course Composition and Objectives

  • Upon completion of the course, you should be able to gain first-hand experiences about a mini data science project. More specifically, you will:
    • Be able to design an exploratory data science project using Tweets and assess its feasibility (using visualization tools).
    • Be able to use Twitter API to gather tweets of interest for the project
    • Be able to use a tool (Weka) to analyze twitter data
    • Be able to use tools to visualize data and the models they generate
    • Be able to generate a decision-tree predictive model for classifying tweets automatically using a tool (Weka)
    • Be able to generate a probabilistic predictive model for classifying tweets automatically using a tool (Weka)
    • Be able to evaluate and compare the performance of predictive models
  • You will be able to understand and apply the following concepts related to exploratory data analysis:
    • R – Representation
    • I – Induction
    • S – Search
    • E – Evaluation
  • You should also be able to gain a conceptual understanding about some of the real-world applications such as:
    • The “Beer and Diaper” data mining story– The Discovery of Customer Purchase Patterns(The discovery of frequent association; exploratory data project; human behavior; conditional probability)
    • Amazon product recommendation based on reviews of others. (Similarity Measure; Collaborative Filtering; Recommendation Systems)
    • Google’s pre-processing of Web pages for Its Search Engine
    • Social Media analytics
    • Examples of data science applications in specific domains (e.g., health, social, security, life science).
  • Instructors Choice: Instructors may choose topics and learning objectives that meet the spirit of the course as defined here. Instructors may choose to devote more time to the learning objectives listed above or to add additional, complimentary objectives. Supplementary material and objectives should not overlap with the defined content of other courses in the curriculum.

Course Description

This course aims to achieve three goals:

  1. It will provide you with hands-on experiences about a data science project, which will enable you to extract meaningful information (relevant to a question/hypothesis of interests to you) from a large twitter dataset you gather.
  2. You will learn four key concepts regarding predictive modeling and exploratory data analysis: Representation, Induction, Simplification, and Evaluation (RISE). This understanding will provide you a framework for relating theories (e.g., logic, probability) to practical methods using these theories (e.g., decision-tree induction, Naives Bayes induction), and their applications to data sciences, and to your data science project in particular.
  3. You will learn the broader landscape of Data Sciences:
    • What global trends make Data Sciences important for our society?
    • What are the “types” of data science projects and how, together, they form the journey of a data science initiative?
    • What is the role of visual analytics in Data Sciences?
    • What are the foundations of Data Sciences for innovating solutions for analyzing massive datasets?
    • What should a Data Scientist know about data ethics?
    • What is the role of domain-specific knowledge in Data Science projects?

While we may only be “touching the surface” of these topics, they will be addressed and elaborated in other courses throughout your Data Science education experience at Penn State. Together, I hope these goals help to guide you as you start this exciting journey of becoming the “Next Generation Data Scientists”.

Undergraduate CYBER Courses

  • CYBER 100
  • CYBER 199
  • CYBER 262
  • CYBER 294
  • CYBER 296
  • CYBER 297
  • CYBER 299
  • CYBER 342W
  • CYBER 362
  • CYBER 366
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  • CYBER 440
  • CYBER 494
  • CYBER 496
  • CYBER 497
  • CYBER 499
  • CYBER 99

Undergraduate DS Courses

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  • DS 197
  • DS 199
  • DS 200
  • DS 220
  • DS 294
  • DS 296
  • DS 297
  • DS 299
  • DS 300
  • DS 310
  • DS 320
  • DS 330
  • DS 340W
  • DS 396
  • DS 397
  • DS 399
  • DS 402
  • DS 410
  • DS 440
  • DS 442
  • DS 494
  • DS 496
  • DS 497
  • DS 97
  • DS 99

Undergraduate HCDD Courses

  • HCDD 113
  • HCDD 264
  • HCDD 340
  • HCDD 364W
  • HCDD 440

Undergraduate IST Courses

  • IST 110
  • IST 130
  • IST 140
  • IST 170N
  • IST 197
  • IST 199
  • IST 210
  • IST 220
  • IST 222H
  • IST 230
  • IST 234N
  • IST 235
  • IST 237
  • IST 240
  • IST 242
  • IST 250
  • IST 256
  • IST 261
  • IST 294
  • IST 295A
  • IST 295B
  • IST 296
  • IST 297
  • IST 298
  • IST 299
  • IST 301
  • IST 302
  • IST 310
  • IST 311
  • IST 331
  • IST 337
  • IST 341
  • IST 361
  • IST 389
  • IST 390
  • IST 397
  • IST 398
  • IST 399
  • IST 402
  • IST 411
  • IST 412
  • IST 413
  • IST 420
  • IST 421
  • IST 422
  • IST 423
  • IST 424
  • IST 425
  • IST 426
  • IST 431
  • IST 432
  • IST 437
  • IST 440W
  • IST 442
  • IST 443
  • IST 444
  • IST 445
  • IST 446
  • IST 450A
  • IST 450B
  • IST 451
  • IST 452
  • IST 453
  • IST 454
  • IST 456
  • IST 461
  • IST 462
  • IST 489H
  • IST 494
  • IST 495
  • IST 496
  • IST 497
  • IST 498
  • IST 97
  • IST 99

Undergraduate SRA Courses

  • SRA 1
  • SRA 111
  • SRA 197
  • SRA 199
  • SRA 211
  • SRA 221
  • SRA 231
  • SRA 268
  • SRA 294
  • SRA 296
  • SRA 297
  • SRA 299
  • SRA 311
  • SRA 365
  • SRA 397
  • SRA 399
  • SRA 421
  • SRA 433
  • SRA 440W
  • SRA 450
  • SRA 468
  • SRA 471
  • SRA 472
  • SRA 480
  • SRA 494
  • SRA 496
  • SRA 497
  • SRA 99

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