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新加坡国立大学数据分析与统计作业辅导内容

作者:海马 发布时间:2023-06-08 10:28
每天,我们创造大约2500个拍字节的数据——大约相当于十亿个十分钟的视频、五千万个50GB数据计划的价值,以及250万个1TB硬盘的存储容量。难怪人们称之为数据爆炸。如果不加处理,这些数据只是占用了很多空间的数据而已。但在数据科学家的手中,大数据可以发挥重要作用:打击犯罪、改善医疗保健、优化业务绩效、创建智能城市等等。

在新加坡国立大学的数据科学与分析课程中,我们教授数据科学的分析工具和方法,包括数学领域的基础知识,你还将深入研究计算机科学、统计学等分析技术,如计算机算法、数据库和数据处理,以及人工智能、数据挖掘和机器学习、高维统计等分析方法。如果这还不够,作为人文与科学学院的一部分,你可以根据自己的兴趣选择科学学院、艺术与社会科学学院以及其他学院提供的任何辅修课程或第二专业。再加上基础通识教育课程,你将在毕业时成为一名数据科学专业人才,准备为社会做出贡献。
数据分析与统计作业

一、跨学科的关注点

新加坡国立大学的数据科学与分析课程是新加坡第一个集合三个部门的专业,将数学、统计学和计算机科学的专业知识和资源整合起来,以全面理解数据科学。

二、技术深度

我们将为你提供解决复杂数据科学问题的分析方法和技术,甚至帮助你创造自己的新工具。更好的是,我们还将对你进行培训,使用适当的可视化工具清晰地传达研究发现和见解。

三、数据分析与统计作业辅导内容

DSA课程的学生学习成果包括:

1.理解计算机科学、数学和统计学等广泛学科中的分析方法和数据科学技术的概念和方法论基础;

2.理解和认识工程和科学、政府和公共服务、以及各行各业中当前的数据科学问题,并能够使用适当策划的数据识别、制定和解决这些部门和领域中实际相关的科学问题和议题;

3.应用、或开发和实施适当的分析工具和技术来解决各个部门和领域中的复杂数据科学问题,能够使用适当的可视化工具清晰地传达获得的发现和见解;

4.培养学生独立和同行学习的实践,以便为他们作为数据科学专业人员在各种职业中有效地发挥作用做好准备。

DSA课程的设计具有足够的技术深度,以装备毕业生开发新的分析工具,应对未来新兴的科学应用和产业问题。

跨学科课程:该课程的一个关键方面是跨学科性质。学生将学习数学、统计学和计算机科学等课程,并接触到这三个关键领域在数据科学实践中的相互作用。

深入领域知识:在CHS下提供的课程具有灵活的课程结构。通过追求适当的第二专业、主修-辅修和专业化路径,学生将深入了解人工智能、计算和优化、计算机算法、数据库和数据处理、数据挖掘和机器学习以及高维统计学。

实践学习:学生将参加由行业驱动的毕业项目,有机会解决与实际数据和职场挑战相关的实际问题。

海马课堂留学生作业辅导,根据学生的辅导需求匹配背景相符的专业老师。1V1个性化备课,双语教学,实时辅导,讲解相关知识点和解题思路,提供大型作业任务的解决方案,辅导计算机编程语言操作,教授学生高效完成PPT和演讲稿,针对性解决留学生各类作业中遇到的困扰,提高作业成绩!

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