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奧克蘭大學(xué)Data science課程預(yù)習(xí)內(nèi)容提前了解

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奧克蘭大學(xué)Data science碩士課程旨在讓學(xué)生了解如何使用可衡量的數(shù)據(jù)驅(qū)動的見解做出決策。通過完成計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的核心課程,學(xué)生將獲得一系列數(shù)據(jù)科學(xué)技能,并能夠有效地理解、處理和管理數(shù)據(jù),以從中提取價(jià)值。作為該專業(yè)的新生,提前進(jìn)行課程預(yù)習(xí)可以為后續(xù)的學(xué)習(xí)減輕很多負(fù)擔(dān)。以下是建議新生預(yù)習(xí)的基礎(chǔ)課程的主要內(nèi)容,有需要的同學(xué)不妨了解一下。

奧克蘭大學(xué)Data science課程預(yù)習(xí)內(nèi)容提前了解

一、算法基礎(chǔ)

本課程提供了研究生水平的算法設(shè)計(jì)和分析的全面介紹。課程涵蓋了算法的設(shè)計(jì),如貪婪算法,分治和動態(tài)規(guī)劃。探索了有助于實(shí)現(xiàn)算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。教授了分析算法的基本工具,例如空間和時(shí)間的最壞情況和平均情況分析。

二、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)高級主題

本課程介紹了數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基礎(chǔ),目的是使學(xué)生能夠構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序。課程分為兩部分:第一部分教學(xué)生如何設(shè)計(jì)和使用數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序,第二部分介紹事務(wù),并深入探討如何構(gòu)建數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)以在當(dāng)前不斷變化的環(huán)境中工作。課程涵蓋了關(guān)系模型、關(guān)系代數(shù)、關(guān)系演算、SQL、SQL和編程語言、實(shí)體關(guān)系模型、標(biāo)準(zhǔn)化、查詢處理和查詢優(yōu)化、ACID事務(wù)、事務(wù)隔離級別、數(shù)據(jù)庫恢復(fù)、數(shù)據(jù)庫安全、數(shù)據(jù)庫和XML。

三、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

這門課程將提供機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。通過本課程,學(xué)生將學(xué)習(xí)基本的算法原理和挑戰(zhàn),包括讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),以及發(fā)展解決不同學(xué)習(xí)問題的實(shí)用技能和批判性評估建模結(jié)果的能力。這將有助于學(xué)生進(jìn)一步專攻數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能的高級領(lǐng)域。本課程提供了機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛介紹。學(xué)生將掌握基本的數(shù)學(xué)技能、統(tǒng)計(jì)分析和概念的基礎(chǔ)、良好的編程技能(課程的首選編程語言是python,或者可能是R),以及對算法設(shè)計(jì)和計(jì)算復(fù)雜性的良好理解。

四、統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)算導(dǎo)論

這門課程是對統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)分析的系統(tǒng)介紹,面向具有一些計(jì)算經(jīng)驗(yàn)的其他學(xué)科的研究生。課程涵蓋了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析的基本工具以及統(tǒng)計(jì)推斷概念的介紹,涉及頻率主義和貝葉斯。

五、數(shù)據(jù)科學(xué)回歸

本課程對擬合線性和廣義線性模型的實(shí)際方面進(jìn)行了研究,涉及估計(jì)、診斷和推理。提出了線性模型的幾何解釋,以增強(qiáng)學(xué)生對這些模型的理解。討論了回歸模型的兩個(gè)主要用途,即預(yù)測和解釋。討論了與預(yù)測模型相關(guān)的問題,例如估計(jì)預(yù)測誤差的方法、模型選擇的標(biāo)準(zhǔn)、模型建立和預(yù)測建模的道德。探討了與解釋模型相關(guān)的問題,例如混雜,因果推理和因果圖的模型選擇。此外還介紹了其他現(xiàn)代回歸方法,如lasso和分位數(shù)回歸。

六、數(shù)據(jù)科學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)

這是一門使用真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測建模的課程。課程涵蓋的預(yù)測技術(shù)包括線性回歸和判別、基于樹的模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。同時(shí),課程還涵蓋了為分析準(zhǔn)備真實(shí)世界數(shù)據(jù)所需的清理和操作,以及使用自動預(yù)測模型所引發(fā)的一些道德問題。除了能夠使用R應(yīng)用建模技術(shù)之外,課程還強(qiáng)調(diào)了對建模技術(shù)的理解。課程中開發(fā)的技能對那些希望從事數(shù)據(jù)科學(xué)和預(yù)測建模相關(guān)職業(yè)的學(xué)生特別有用,這些領(lǐng)域需求量很大。

七、統(tǒng)計(jì)計(jì)算

本課程將教授R、數(shù)值計(jì)算和圖形學(xué)中的高級統(tǒng)計(jì)程序設(shè)計(jì),這是進(jìn)行統(tǒng)計(jì)研究和為R統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)創(chuàng)建擴(kuò)展包所必需的技能。課程的前半部分涵蓋了基本概念、控制流程和功能、矩陣、數(shù)值計(jì)算和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。后半部分涉及到圖形,S3和S4系統(tǒng),使用多重繼承,安裝和創(chuàng)建軟件包,效率考慮因素和范圍。

以上就是奧克蘭大學(xué)Data science碩士學(xué)位的基礎(chǔ)課程。新生如果能提前預(yù)習(xí)好上述幾門課程,就可以為后續(xù)一系列課程的學(xué)習(xí)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

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劉老師


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