武汉大学数智课程，重磅来袭|基础课|授课|数学|数智课程|本科生|武汉大学|选修课|通识

未来已变，唯变不变

为积极响应国家战略

回应时代需求

大力推动数智人才培养

武汉大学深入推进数智教育改革

构建“1+16+N”数智教育核心课程体系

更好满足不同层次、类型人才培养需要

“1” 指的是

“数智+”基础通识课程

课程名称：人工智能导引A/B/C

课程代码：2000520011002

课程类型：基础通识课

开课学院：计算机学院

开课年级/面向专业：

A：大一下、大二上/计算机类、人工智能类、电信类

B：大一下、大二上/理工、社科、医学类

C：大一下、大二上/人文、艺术类

先修课程名称：无

学分：2

授课语言：中文

课程简介：本课程是一门基础通识课程，旨在引导学生建立基本的人工智能核心素养，主要包括：树立正确的人工智能科技价值观（智观），掌握人工智能基本知识（智识），具备人工智能思维（智思），开展“AI+X”人工智能创新实践（智行），结合人工智能典型应用场景和自身学科专业，学习常用人工智能工具平台，有意识地运用人工智能思维去分析和解决问题，学会利用人机协作进行学习、研究和创新。

“16” 指的是

16门数智教育核心课程

课程名称：数据科学导论A/B

课程代码：1000840011030/1000840011031

课程类型：公共基础课/跨学院公共基础课

开课学院：计算机学院

开课年级/面向专业：大一至大三/所有专业

先修课程名称：无

学分：A-3学分/B-2学分

授课语言：中文

课程简介：数据科学是基于计算机科学、统计学、数学等学科的一门新兴的交叉学科，数据科学导论课程以“建立知识体系、掌握基本原理、了解核心技术、把握前沿发展”为原则，引领学生进入数据科学的大门，探寻数据科学与自己专业的应用结合点，让不同学科背景的学生感受到数据科学的魅力，帮助学生构建起一个完整的数据科学知识体系，为后续相关专业课程的学习打下基础并做好导航。

课程名称：概率论与数理统计A/B

课程代码：100085001008/1000850011012

课程类型：公共基础课

开课学院：数学与统计学院

开课年级/面向专业：大一下、大二/经济类、管理类、理学类、工学类等

先修课程名称：微积分/高等数学、线性代数

学分：A-3学分/B-2学分

授课语言：中文

课程简介：本课程内容分为概率论、数理统计两部分。概率论部分介绍随机变量及概率分布、高维随机变量、数字特征、大数定律及中心极限定理等理论基础；数理统计部分侧重应用，包括参数估计（点估计、区间估计）和假设检验（Z检验、t检验）等基本方法。课程旨在帮助学生掌握概率统计核心思想，为后续学习打下坚实基础。

课程名称：数据伦理与治理

课程代码：1000220011001

课程类型：跨学院公共基础课

开课学院：法学院

先修课程名称：无

学分：2

授课语言：中文

课程简介：本课程聚焦数字时代的数据伦理与治理议题，围绕隐私保护、数据安全、算法歧视、数据主权等核心问题，揭示其背后科技伦理与社会治理的逻辑关联。课程注重人文与法治素养培育，阐释数智化转型的时代背景与数据价值，并结合“基础+场景”思路，通过典型案例剖析技术治理中的伦理挑战，赋能学生理解并应对数据时代的治理命题。

课程名称：数据分析与处理A/B（Python）

课程代码：1000520011005/1000520011003

课程类型：跨学院公共基础课

开课学院：计算机学院

开课年级/面向专业：全校本科生

先修课程名称：无

学分：A-2学分/B-2学分

授课语言：中文

课程简介：Python数据分析是用于处理和分析数据的核心技术领域，本课程将整合数据获取、数据清洗、数据探索、机器学习、可视化等方法和技术，提供数据科学人才所需的数据分析知识体系。通过这些知识的学习，学生能够掌握Python 数据分析的原理与方法，运用 Python 数据分析技术构建适用的数据分析系统，运用这些技术开发应用软件，实现高效数据管理和深入数据洞察。

课程名称：数据分析与处理（SPSS）

课程代码：1000840011029

课程类型：跨学院公共基础课

开课学院：计算机学院

开课年级/面向专业：大一、大二/所有专业

先修课程名称：计算机基础、统计学

学分：2

授课语言：中文

课程简介：本课程以统计软件SPSS作为一种实现手段，将理论与实践相结合，以统计分析的实践过程为主线，从SPSS基础、建立SPSS数据文件和数据管理功能的介绍入手，按照不同数据类型和分析需求由浅入深，从易到难，使学生掌握SPSS软件下数据文件的建立和导入导出、数据文件的管理、描述性统计分析方法、绘制统计图形、均值比较与T检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析等方法和过程，并能合理解释统计分析的结果。

课程名称：数据结构与程序设计A/B（Python语言）

课程代码：1000840011036/1000840011037

课程类型：跨学院公共基础课

开课学院：计算机学院

开课年级/面向专业：大一至大三/所有专业

先修课程名称：无

学分：A-4学分/B-3学分

授课语言：中文

课程简介：Python 是人工智能时代生产率最高的编程语言，具有完善的基础库和大量的第三方编程库，本课程把理论、思维训练与实践相结合，以 Python为载体介绍数据结构、算法与程序设计的基本概念，通过分析实际应用案例，使学生理解求解计算问题的一般方法，能够利用 Python 语言生态开发多种类型的程序，培养学生利用计算机解决实际问题的计算思维、实践能力和批判性思维，使其在专业课程的学习和未来的工作中长期受益。

课程名称：数据结构与程序设计A/B（C语言）

课程代码：1000840011034/1000840011035

课程类型：跨学院公共基础课

开课学院：计算机学院

开课年级/面向专业：大一至大三/非计算机专业

先修课程名称：无

学分：A-4学分/B-3学分

授课语言：中文

课程简介：C语言兼具高级语言和汇编语言的特点，使用方便灵活，功能丰富、表达能力强，程序运行效率是所有程序设计语言中最高的，是目前国内外最流行的一种计算机程序设计语言。学习数据结构不仅有助于提高编程技能，还能加深对计算机科学领域其他课程的理解。

本课程系统讲授程序设计方法，帮助学生掌握算法知识，具备良好的编程基础，培养分析问题和解决问题的能力，以及批判性思维和创新能力。

课程名称：数据结构与程序设计A/B（C++语言）

课程代码：1000840011032/1000840011033

课程类型：跨学院公共基础课

开课学院：计算机学院

开课年级/面向专业：大一至大三/非计算机专业

先修课程名称：无

学分：A-4学分/B-3学分

授课语言：中文

课程简介：本课程系统讲解C++ 语言基础语法、数据结构与算法、面向对象编程等核心内容。课程围绕变量、数据类型、控制结构、函数、数组、指针等基础知识点展开，同时深入介绍类与对象、继承、多态等面向对象编程思想，让学生掌握规范的编程方法与常用编程技术。课程注重理论与实践结合，通过项目案例与实操训练，强化学生编程能力与问题解决能力，培养自学能力与团队协作意识。通过学习，学生可熟练运用 C++ 解决实际问题，为后续专业学习与工程实践奠定坚实基础。

课程名称：数据可视化

课程代码：3150260011085

课程类型：跨学院公共基础课

开课学院：信息管理学院

开课年级/面向专业：大二、大三/所有专业

先修课程名称：无

学分：2

授课语言：中文

课程简介：随着数智时代的到来，数据分析与可视化已成为当代青年必须具备的重要能力。本课程旨在培养具备深厚数据可视化理论基础和实践技能的专业人才，通过理论教学、案例研讨及上机实践，帮助学生掌握相应的数据可视化方法、策略与工具，使学生能够将复杂数据转化为清晰直观的可视化图表，具备更高水平的数据呈现和解读能力。

课程名称：人工智能与机器学习A/B

课程代码：1000520011002/1000520011004

课程类型：跨学院公共基础课

开课学院：机器人学院

开课年级/面向专业：大二、大三/全校非计算机类理工科专业

先修课程名称：高等数学、概率论与数理统计、线性代数

学分：A-3学分/B-2学分

授课语言：中文

课程简介：本课程理论与实践并重，讲授机器学习基本原理、基本模型及其在理工各专业中的应用，通过实践教学培养学生运用机器学习方法解决科研与工程问题的能力，为后续专业学习与研究打下坚实基础。

课程名称：数据要素

课程代码：2050210011002

课程类型：通识教育选修课

开课学院：经济与管理学院

学分：2

授课语言：中文

课程简介：本课程系统探讨数据要素这一数字经济核心要素的基础知识。课程涉及信息资源管理、数字经济、数字产权、网络安全等学科领域，主要介绍数据作为新型生产要素的交叉性理论和应用的基础知识，讲授数据内涵、权属、价值、交易及公共、平台、个人数据等模块内容，旨在帮助学生构建完整的数据要素概念体系，为专业学习奠定良好的基础。

课程名称：数据采集与预处理

课程代码：2050540011001

课程类型：通识教育选修课

开课学院：遥感信息工程学院

先修课程名称：概率论与数理统计

学分：2

授课语言：中文

课程简介：本课程主要包括：网络数据采集与预处理、社会感知数据采集与预处理、遥感数据采集与预处理、传感网数据采集与预处理、无人机数据采集与预处理、三维数据采集与预处理等。通过本课程的学习和实践，可以掌握网络爬虫技术、Python编程、遥感图像处理、三维建模、无人机技术等。

课程名称：数据管理系统

课程代码：2000520011001

课程类型：通识教育选修课

开课学院：计算机学院

先修课程名称：程序设计、数据结构

学分：2

授课语言：中文

课程简介：数据管理系统是用于管理数据的核心基础软件，本课程将融合计算机操作系统、数据库管理系统、大数据管理系统，提供数据科学人才必备的数据管理知识体系，主要介绍数据管理系统的发展历程、设计思想、主要架构、核心技术、工作原理、使用方式和发展趋势。目的是让学生掌握数据管理系统原理与方法，能够构造和使用此类系统实现数据管理应用，用于处理和分析数据。

课程名称：数据分析与处理（SAS）

课程代码：2050530011006

课程类型：通识教育选修课

开课学院：国家网络安全学院

先修课程名称：数据科学导论

学分：2

授课语言：中文

课程简介：课程从统计学角度，在SAS 平台下，学习数据创建、管理及常用的数据分析方法，主要包含描述性统计分析、绘图分析、假设检验、相关分析、方差分析和回归分析方法，以及解读统计分析的结果。该国家级一流课程，针对本校学生，以线上线下混合方式授课，使同学们掌握常用数据统计分析方法，培养解决本专业数据分析问题的数智能力。

课程名称：数据分析与处理（R）

课程代码：2050210011001

课程类型：通识教育选修课

开课学院：经济与管理学院

先修课程名称：概率论与数理统计

学分：2

授课语言：中文

课程简介：本课程面向R语言初学者，基于概率论与统计学基础，讲授R语言编程核心知识与数据分析实战技能。授课内容涵盖RStudio操作、tidyverse体系、数据结构、可视化、数据清洗、统计模型及Rmarkdown文档编辑，课程配套案例教学，旨在培养学生独立完成数据分析全流程的能力。

课程名称：数据挖掘

课程代码：2050260011001

课程类型：通识教育选修课

开课学院：信息管理学院

开课年级：大二及以上

先修课程名称：概率论与数理统计、python语言

学分：2

授课语言：中文

课程简介：数据挖掘是从海量、不完全、有噪声的随机数据中，自动提取隐含且有价值信息和知识的过程。它已广泛应用于经管、医学、生物、电子信息等众多学科与行业。学习该课程是从事数据分析与挖掘相关工作的基础。本课程为全校数据科学通识课，讲解数据挖掘基本概念、应用实践，系统讲授预处理、关联分析、聚类、分类回归等核心技术，还涉及文本、图像数据挖掘，并结合购物篮分析等案例开展实践。