對(duì)于決策者來說，數(shù)據(jù)就是黃金。但前提是能夠準(zhǔn)確解讀數(shù)據(jù)。應(yīng)用數(shù)據(jù)分析課程輔導(dǎo)將大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)與決策科學(xué)相結(jié)合，可以讓你獲得數(shù)據(jù)處理和管理方面的技能。

在輔導(dǎo)后，你將獲得高級(jí)數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)推斷，包括使用機(jī)器學(xué)習(xí)、開發(fā)復(fù)雜問題的新模型、量化決策、應(yīng)用數(shù)據(jù)分析來制定可持續(xù)成功的組織戰(zhàn)略等技能。

APP DATA 1010 - 道德與數(shù)據(jù)管理 I

本課程開發(fā)了一個(gè)框架來理解收集和管理數(shù)據(jù)集的道德問題。我們研究數(shù)據(jù)在社會(huì)中的道德使用方式，以及不道德行為的影響。本課程涵蓋數(shù)據(jù)所有權(quán)、隱私、匿名性、有效性和公平性等方面。FAIR 數(shù)據(jù)原則(可查找、可訪問、可互操作、可重復(fù)使用)作為一種管理策略引入，用于思考如何以最大程度地使用和重復(fù)使用數(shù)據(jù)的方式共享數(shù)據(jù)。

SCIENCE 1500 —數(shù)據(jù)科學(xué)入門 - 掌握數(shù)據(jù)

在本課程中，您將熟悉所有主要的現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)方法，包括機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析策略。至關(guān)重要的是，本課程的學(xué)生將通過創(chuàng)新和多學(xué)科的方法學(xué)習(xí)解決問題。在對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)分析問題進(jìn)行基本介紹后，學(xué)生將學(xué)習(xí)來自研究前沿的各種算法。

MATHS 1004 —數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)學(xué) I

本課程介紹與數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)的基本數(shù)學(xué)概念，并為進(jìn)一步學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和網(wǎng)絡(luò)安全奠定基礎(chǔ)。涵蓋的主題包括概率：集合、計(jì)數(shù)、概率公理、貝葉斯定理;微積分的應(yīng)用：積分和連續(xù)概率分布、級(jí)數(shù)近似;線性代數(shù)：向量和矩陣、矩陣代數(shù)、向量空間、特征值和對(duì)角化。本課程將這些基本數(shù)學(xué)概念與現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用聯(lián)系起來，并介紹使用 Python 編程的數(shù)學(xué)應(yīng)用。

MATHS 1012 —數(shù)學(xué) IB

本課程介紹微積分和線性代數(shù)的基本概念和技術(shù)，強(qiáng)調(diào)它們之間的相互關(guān)系以及在工程、科學(xué)和金融領(lǐng)域的應(yīng)用，向?qū)W生介紹計(jì)算機(jī)在數(shù)學(xué)中的應(yīng)用，并培養(yǎng)解決理論和實(shí)際問題的技能。涵蓋的主題包括：微積分：微分方程、序列和級(jí)數(shù)、冪級(jí)數(shù)、二元微積分。代數(shù)：子空間、秩定理、線性變換、正交性、特征值和特征向量、線性代數(shù)的應(yīng)用。

ECON 1008-數(shù)據(jù)分析 I

本課程向商業(yè)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科的學(xué)生介紹統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念和方法，重點(diǎn)是通過計(jì)算和理論建立統(tǒng)計(jì)推理和解釋能力。課程涵蓋描述統(tǒng)計(jì)和推斷統(tǒng)計(jì)兩大分支，前者涉及數(shù)據(jù)收集和圖形化表達(dá)，后者涉及樣本數(shù)據(jù)的估計(jì)和測(cè)試。學(xué)生將學(xué)會(huì)在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中使用統(tǒng)計(jì)工具，并了解統(tǒng)計(jì)推斷的局限性和倫理問題。

STATS 1000 - 統(tǒng)計(jì)實(shí)踐 I

本課程介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)在現(xiàn)實(shí)世界中各種情況的當(dāng)代應(yīng)用。它具有很強(qiáng)的實(shí)用性，使用統(tǒng)計(jì)軟件包 R 來分析真實(shí)數(shù)據(jù)。涵蓋的主題包括：數(shù)據(jù)的組織、描述和呈現(xiàn);實(shí)驗(yàn)和調(diào)查的設(shè)計(jì);隨機(jī)變量、概率分布、二項(xiàng)分布和正態(tài)分布;統(tǒng)計(jì)推斷、顯著性檢驗(yàn)、置信區(qū)間;均值和比例的推斷、單樣本檢驗(yàn)、兩個(gè)獨(dú)立樣本、配對(duì)數(shù)據(jù)、t 檢驗(yàn)、列聯(lián)表;方差分析;線性回歸、最小二乘估計(jì)、殘差和變換、回歸系數(shù)的推斷、預(yù)測(cè)。

STATS 1005-統(tǒng)計(jì)分析和建模 I

本課程將介紹常用統(tǒng)計(jì)方法背后的關(guān)鍵原理，例如置信區(qū)間、假設(shè)檢驗(yàn)、均值和比例推斷以及線性回歸。它將加深對(duì)這些概念的數(shù)學(xué)理解，其中許多概念在中學(xué)學(xué)習(xí)中已經(jīng)很熟悉。將在醫(yī)學(xué)、科學(xué)、技術(shù)、政府、商業(yè)和制造業(yè)等領(lǐng)域的一系列問題上說明基本和更高級(jí)統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用。將通過一系列計(jì)算機(jī)實(shí)踐來開發(fā)統(tǒng)計(jì)軟件包 R 的使用。。

APP DATA 2010 - 數(shù)據(jù)處理和可視化 II

本課程涵蓋了如何管理大型數(shù)據(jù)集以提取有意義的信息的基礎(chǔ)知識(shí)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問的概念是在實(shí)踐學(xué)習(xí)環(huán)境中開發(fā)的。大型數(shù)據(jù)集的可視化使我們能夠理解原本不明顯的微妙模式。本課程將使用 Python 作為其核心編程環(huán)境，使用來自各種不同學(xué)科的真實(shí)示例數(shù)據(jù)集。

APP DATA 2015 - 數(shù)據(jù)馴服和預(yù)測(cè)

數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)是統(tǒng)計(jì)學(xué)。本課程將涵蓋隨機(jī)抽樣和偏差、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、回歸統(tǒng)計(jì)和異常值、分類技術(shù)以及無監(jiān)督“機(jī)器”學(xué)習(xí)的概念。本課程將使用 R 作為其核心編程環(huán)境，使用真實(shí)的示例數(shù)據(jù)集。

APP DATA 2020 - 編程 II

本課程介紹使用 MATLAB 和 Excel 進(jìn)行編程的基本概念。編程主題包括：語法和語義;數(shù)據(jù)類型、控制結(jié)構(gòu)和函數(shù);處理文件和數(shù)據(jù);以及運(yùn)行、測(cè)試和調(diào)試代碼的機(jī)制。解決問題的主題包括：算法在解決問題過程中的作用;算法的實(shí)施策略;以及算法的概念和屬性。特定學(xué)科的數(shù)據(jù)將用于提供需要編程技能的真實(shí)示例。

STATS 2107 - 統(tǒng)計(jì)建模和推斷 II

本課程通過使用免費(fèi)統(tǒng)計(jì)軟件包 R 介紹統(tǒng)計(jì)推斷和線性統(tǒng)計(jì)模型的原理，為您提供這些技能。涵蓋的主題包括：點(diǎn)估計(jì)、無偏性、均方誤差、置信區(qū)間、假設(shè)檢驗(yàn)、功效計(jì)算、單樣本和雙樣本程序的推導(dǎo)：簡(jiǎn)單線性回歸、回歸診斷和預(yù)測(cè)：線性模型、方差分析 (ANOVA)、多元線性回歸、因子實(shí)驗(yàn)、協(xié)方差分析模型(包括平行和獨(dú)立回歸)和模型構(gòu)建，包括估計(jì)和測(cè)試的最大似然法。

STATS 3001-統(tǒng)計(jì)建模 III

在本課程中，將對(duì)線性模型進(jìn)行嚴(yán)格的討論，并開發(fā)各種擴(kuò)展。課程非常注重實(shí)踐，統(tǒng)計(jì)軟件包 R 被廣泛使用。涵蓋的主題包括：線性模型、最小二乘估計(jì)、廣義最小二乘估計(jì)、估計(jì)量的性質(zhì)、高斯-馬爾可夫定理;最小二乘的幾何、線性模型的子空間公式、正交投影;回歸模型、因子實(shí)驗(yàn)、協(xié)方差分析和模型公式;回歸診斷、殘差、影響診斷、變換、Box-Cox 模型、模型選擇和模型構(gòu)建策略;邏輯回歸模型;泊松回歸模型。

STATS 3022-數(shù)據(jù)科學(xué) III

本課程將介紹現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)的基本概念。它將為學(xué)生提供處理真實(shí)、雜亂數(shù)據(jù)的工具，了解適當(dāng)?shù)氖褂梅椒?，并讓他們能夠安全地使用這些工具。主題將包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);回歸模型，包括套索回歸、嶺回歸和帶樣條的非線性;分類模型，包括邏輯回歸、線性判別分析、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林;以及無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，如主成分分析、k 均值和層次聚類。實(shí)踐技能將集中在 R 中的數(shù)據(jù)科學(xué)上。

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