墨尔本大学数据科学本科课程辅导

在过去的十年里，从手机、互联网、传感器和仪器中捕获的数据量激增。捕获这些数据是大生意，但我们如何理解这一切呢?这个专业会学习整合和应用统计和计算原理，用大规模的数据科学来解决现实世界的问题，并为自己未来的职业生涯做好准备。墨尔本大学数据科学本科课程辅导，以下是关于课程的讲解。

一、专业概述

在本专业中，你将在数据分析的统计方面(数据收集、数据挖掘、建模和推理)和计算机科学原理(算法、数据结构、数据管理和机器学习)打下坚实的基础。

二、您的专业结构

你将完成本专业作为理科学士学位的一部分。

在第一年和第二年，你将完成本专业的先决科目，包括数学、统计学和计算机。

在第三年，你将完成50分(四个科目)的数据科学的深入和专门研究。

在整个学位期间，你还将学习科学选修科目和广度(非科学)科目。

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三、核心课程

1.计算机基础(COMP10001)

解决商业、生物、物理、化学、工程、人文和社会科学等领域的问题，往往需要通过计算机编程对数据进行操作、分析和可视化。本科目教授没有或很少有计算机编程背景的学生如何使用高级程序性编程语言设计和编写基本程序，并使用这些技能解决简单问题。

本科目是计算与软件系统和信息学专业的第一个科目，向学生介绍编程和算法思维的基础知识。

2.线性代数 (MAST10007)

本科目在科学和技术所需的现代数学的关键领域提供了坚实的基础。它发展了向量、矩阵和线性代数方法的概念。学生应该发展使用线性代数方法的能力，并获得对数学证明的欣赏。这里的材料几乎没有在学校里见过，所要求的理解水平在以前的学习中是有进步的。

线性方程组，矩阵和行列式；实n空间的向量，交叉积，标量三乘积，线和平面；向量空间，线性独立，基，维；线性变换，特征值，特征向量；内积，最小二乘估计，对称和正交矩阵。

3.算法基础(COMP10002)

4.线性统计模型 (MAST30025)

线性模型是现代统计学理论和实践的核心。它们被用来将反应建模为解释变量的线性组合，是实践中使用最广泛的统计模型。本课题从一系列应用领域的例子入手，发展了一个优雅的统一理论，包括模型参数的估计、二次形式、使用方差分析的假设检验、模型选择、模型假设的诊断和预测。全等级模型和非全等级模型都被考虑。该理论用常见的模型和实验设计进行了说明。

5.机器学习 (COMP30027)

机器学习是数据科学的一门核心学科，在科学、技术、社会科学和医学领域都很普遍；它推动了我们日常使用的许多产品，如横幅广告选择、电子邮件垃圾邮件过滤和社交媒体新闻源。机器学习关注的是如何从数据中做出准确的、具有计算效率的、可解释的和稳健的推断。机器学习最初产生于人工智能，在历史上率先探索更复杂的预测模型并强调计算，而在过去的二十年里，机器学习越来越接近统计学，并获得了坚实的理论基础。

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