澳洲UNSW MATH5836课程学习技巧指南

　　在新南威尔士大学(UNSW)攻读数据分析或统计相关专业的学生，对MATH5836课程一定不陌生。作为统计与数据科学方向的重要课程，它不仅考察学生的理论基础，更重视实际应用能力。许多同学在学习过程中会遇到“计算量大、代码多、逻辑复杂”的问题。下面海马课堂整理出一些学习技巧，帮助大家更高效地掌握课程内容。

　　课程概述

　　越来越多的企业需要分析庞大的数据集，以确定其中有用的结构。为此，近来开发了一系列统计和机器学习方法。本课程涵盖数据挖掘和机器学习的关键技术、理论背景和应用。主题包括线性和逻辑回归、神经网络、贝叶斯神经网络、聚类和降维、集合学习等方法，还介绍了深度学习。在 Python 和 R 等编程环境中，将使用新兴的机器学习工具和库来说明这些方法。

　　MATH5836学习技巧

　　1.熟悉课程内容与考核重点

　　MATH5836主要涉及概率建模、随机过程、以及在实际数据分析中的应用。课程通常包含讲座、实验课(lab)和项目报告。

　　在开学初期，建议先仔细阅读Course Outline，明确Assessment结构(quiz、assignment、project、final exam等)。了解每一项评估的比重，有助于合理安排学习时间。

　　很多同学容易忽略的部分是每周的实验课(lab)。虽然lab分数占比不高，但它往往直接对应期末考试中的计算或编程题。

　　掌握每次lab的代码逻辑，比单纯看讲义更能提升实战能力。

　　2.提高编程与计算能力

　　MATH5836的计算部分通常使用R语言或Python。

　　对于不熟悉编程的学生，建议从课程提供的示例代码入手，而不是盲目刷题。理解每一行代码的含义，比“背代码”更重要。

　　可以在课后整理一个“函数笔记”，记录常用命令和写法，例如rnorm()、glm()、ggplot()等。

　　此外，UNSW官方的Learning Centre和Stats Help Desk也会不定期举办编程辅导工作坊，可以多加利用。

　　3.课后复习与讨论策略

　　统计类课程的难点往往在于理论与实际应用的结合。

　　建议每完成一章内容，就尝试自己构建一个小案例，比如用真实数据集验证课堂上学到的模型。

　　通过实际操作，理解如Maximum Likelihood Estimation (MLE)、Hypothesis Testing等概念的应用方式。

　　此外，组建学习小组是非常有效的方式。

　　与同学讨论时，尝试从不同角度解释同一个问题，这不仅能加深理解，还能在面对复杂题目时获得新的思路。

　　数据挖掘的各个阶段

　　让我们仔细看看 CRISP-DM 的每个阶段：

　　1.业务理解

　　开始时，首先要问以下问题：我们的目标是什么?我们要解决什么问题?解决问题需要哪些数据?

　　如果不清楚要挖掘的正确数据，项目可能会产生错误、不准确的结果，或无法回答正确问题的结果。

　　2.了解数据

　　一旦确定了总体目标，就需要收集适当的数据。数据必须与主题相关，通常来自销售记录、客户调查和地理位置数据等各种来源。这一阶段的目标是确保数据正确包含所有必要的数据集，以实现目标。

　　3.数据准备

　　准备阶段是最耗时的阶段，包括三个步骤：提取、转换和加载，也称为 ETL。首先，从各种来源提取数据并存入暂存区。然后，在转换步骤中：清理数据、填充空集、删除重复数据、解决错误并将所有数据分配到表格中。最后一步是加载，将格式化后的数据加载到数据库中使用。

　　4.建模

　　数据建模涉及相关数据集，并考虑采用最佳统计和数学方法来回答目标问题。有多种建模技术可供选择，如分类、聚类和回归分析(稍后将详细介绍)。在同一数据上使用不同模型来解决特定目标的情况也很常见。

　　5.评估

　　模型建立并测试完成后，就需要评估它们在回答业务理解阶段确定的问题时的效率。这是一个人为驱动的阶段，因为项目负责人必须确定模型输出是否充分满足其目标。如果不能，可以创建不同的模型，或准备不同的数据。

　　6.部署

　　一旦数据挖掘模型被认为准确并成功地回答了目标问题，就该投入使用了。部署的形式可以是可视化演示或分享见解的报告。它还可以促成行动，如制定新的销售战略或实施降低风险的措施。

　　结语

　　总体而言，UNSW的MATH5836课程不仅是对统计与数据分析知识的系统训练，更是一次实践能力与逻辑思维的全面考验。掌握扎实的数学基础、熟练的编程技能，以及对数据挖掘流程的深刻理解，是顺利拿下高分的关键。