倫敦政治經(jīng)濟學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)碩士課程旨在為學(xué)生提供全面的理論基礎(chǔ)，以及數(shù)據(jù)科學(xué)的技術(shù)和實踐技能。必修課程將為學(xué)生提供數(shù)據(jù)、計算方法和統(tǒng)計分析的一些基本知識和技能。如果你想提前打好學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，做好課程預(yù)習(xí)準(zhǔn)備工作，可以先了解一下數(shù)據(jù)科學(xué)碩士必修課程的主要內(nèi)容，詳情如下。

你將學(xué)習(xí)四門必修課，其中之一是頂點工程，你需要對你選擇的已獲批準(zhǔn)的主題進行深入研究，這里我們不做過多的討論。其他三門必修課的主要內(nèi)容如下：

1、管理和可視化數(shù)據(jù)

這門課程的重點是數(shù)據(jù)操作和可視化的基本原理和最佳實踐。課程的前五周將重點關(guān)注數(shù)據(jù)操作，涵蓋了數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)模型等基本概念。學(xué)生將學(xué)習(xí)如何創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型實例、如何將數(shù)據(jù)加載到其中，以及操作和查詢數(shù)據(jù)。課程的后五周將集中于數(shù)據(jù)可視化，從使用各種統(tǒng)計圖的探索性數(shù)據(jù)分析開始。課程將解釋用于評估二元分類器的可視化，如接收器操作曲線圖和精度召回圖。

2、數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計方法

本課程涵蓋了數(shù)據(jù)分析中最常用的統(tǒng)計方法。除了標(biāo)準(zhǔn)的推斷方法，如參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、線性模型和邏輯回歸，課程還包括了蒙特卡羅方法、bootstrap、EM算法、排列檢驗、基于局部擬合的回歸、因果推斷和錯誤發(fā)現(xiàn)率。軟件R是本課程不可或缺的一部分，提供數(shù)據(jù)分析的實踐經(jīng)驗。

3、機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘

機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘是統(tǒng)計學(xué)和計算機科學(xué)之間的新興領(lǐng)域，專注于預(yù)測、分類和聚類的統(tǒng)計目標(biāo)，并特別面向數(shù)據(jù)集很大的環(huán)境，即所謂的“大數(shù)據(jù)”世界。本課程將從線性回歸的經(jīng)典統(tǒng)計方法開始，然后在此框架的基礎(chǔ)上從統(tǒng)計學(xué)的角度介紹機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方法。本課程還涵蓋了一系列現(xiàn)代非線性方法，如樣條方法、廣義加法模型、決策樹、隨機森林、bagging、boosting和支持向量機，以及更高級的線性方法，如嶺回歸、套索、線性判別分析、k-均值聚類、最近鄰法。

除上述必修課程之外，學(xué)習(xí)倫敦政治經(jīng)濟學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)碩士課程的學(xué)生還可以選擇各種選修課，從人工智能和深度學(xué)習(xí)，貝葉斯機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分布式計算，到金融統(tǒng)計和計算數(shù)據(jù)科學(xué)。如果你可以把上面的必修課預(yù)習(xí)好，那么這些選修課學(xué)習(xí)起來會更容易。