- 开课信息：李静林（2020秋）
- 推荐等级：随便
- 授课内容：流数据的概要结构构建、频繁模式挖掘、聚类分析、分类分析、时间序列分析，基本都是理论知识，相关算法理解起来很困难，不过老师没有要求必须掌握这些算法；教室上课
- 考核方式：老师不点名；无期中期末；总共有三次作业，个人认为三次作业的作业量差距不大
- 作业情况：根据课上介绍的算法来对老师提供的数据集进行流数据处理，对于实现效果没有明确的指标，编程语言不限（推荐Python），算法虽然理解起来很困难，但是写作业时根据课程ppt给出的算法步骤复现即可；作业量适中；三次作业，从作业量上看没有小、大作业之分；投入时间适中，里面最难的一次作业顶多花一两天，老师给的作业截止时间很宽松
- 成绩情况：老师没有明确讲成绩的分配比例；个人感觉分数能在90分以上，老师给分还是很良心的
- 心得体会：不太建议大四准备考研的同学选这门课，虽然老师较佛系，但课程本身还是有一定难度（还有更水的课，比如数据可视化）；学有余力的同学可以选，因为这门课涉及内容其实比较冷门，网上的资料都比较少，而在未来的应用中经常会遇到处理流数据的情况，对其有一定了解还是很有用的
- 其他方面：看懂课程ppt基本就可学好这门课，在github上可以找到一些流数据算法的复现