數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士課程輔導(dǎo)提供數(shù)據(jù)收集、整理、管理和分析方面的高級技術(shù)和實踐技能。在海馬課堂進行課程輔導(dǎo)后，您將深入了解數(shù)據(jù)科學(xué)中使用的計算和統(tǒng)計方法的一般原理，以及它們的基本假設(shè)和局限性。

一、課程設(shè)置

數(shù)據(jù)科學(xué)家的計算機編程(15 學(xué)分)或大數(shù)據(jù)技術(shù)(15 學(xué)分)

數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫與信息檢索 (15 個學(xué)分)

數(shù)據(jù)挖掘(15個學(xué)分)

統(tǒng)計學(xué)習(xí)要素(15個學(xué)分)

金融統(tǒng)計學(xué)(15學(xué)分)

代理與多代理系統(tǒng) (15 學(xué)分)

自然啟發(fā)學(xué)習(xí)算法(15 個學(xué)分)

模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)(15 個學(xué)分)

網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析(15學(xué)分)

大數(shù)據(jù)技術(shù) (15 學(xué)分)

數(shù)據(jù)可視化簡介(15學(xué)分)

計算機視覺(15 個學(xué)分)

用數(shù)據(jù)講故事 (15 學(xué)分)

二、課程學(xué)習(xí)重點

1.數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)科學(xué)碩士課程首先介紹數(shù)據(jù)科學(xué)的基本概念，包括數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。學(xué)生將學(xué)習(xí)如何使用各種數(shù)據(jù)處理工具，如Python和R，來清洗和處理大數(shù)據(jù)集。課程還包括對數(shù)據(jù)科學(xué)的歷史背景和應(yīng)用場景的介紹，幫助學(xué)生建立扎實的理論基礎(chǔ)。

2.數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計方法

數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)科學(xué)的核心部分。學(xué)生將學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)原理、數(shù)據(jù)建模技術(shù)和高級分析方法。這包括回歸分析、假設(shè)檢驗、方差分析等統(tǒng)計方法，以幫助學(xué)生從數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。此外，學(xué)生還將學(xué)習(xí)如何設(shè)計實驗和調(diào)查，以獲得可靠的數(shù)據(jù)結(jié)果。

3.機器學(xué)習(xí)與人工智能

機器學(xué)習(xí)和人工智能是現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)的重要組成部分。課程涵蓋了監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本算法，如決策樹、隨機森林、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。學(xué)生將學(xué)習(xí)如何應(yīng)用這些算法來解決實際問題，包括分類、回歸、聚類等任務(wù)。課程還包括深度學(xué)習(xí)的基本概念，幫助學(xué)生理解復(fù)雜數(shù)據(jù)模式的學(xué)習(xí)過程。

4.數(shù)據(jù)可視化與報告

數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖形化的形式呈現(xiàn)給決策者的重要手段。課程教授如何使用數(shù)據(jù)可視化工具和技術(shù)，如Matplotlib、Seaborn、Tableau等，來創(chuàng)建清晰、有效的圖表和報告。學(xué)生將學(xué)習(xí)如何將復(fù)雜的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為易于理解的可視化效果，以支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動的決策過程。

5.大數(shù)據(jù)技術(shù)

隨著數(shù)據(jù)量的急劇增長，大數(shù)據(jù)技術(shù)變得越來越重要。課程介紹了大數(shù)據(jù)的概念和技術(shù)，包括分布式計算、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理框架(如Hadoop和Spark)等。學(xué)生將學(xué)習(xí)如何處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集，并理解這些技術(shù)在實際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)和解決方案。

海馬課堂專業(yè)課程輔導(dǎo)

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