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香港大学DS笔试内容

香港大学数据科学专业入学笔试的内容可能会因年份而略有变化，但通常涵盖以下几个方面：
香港大学DS笔试内容

定量技能：

数学：微积分(包括求导、积分、优化)、线性代数(矩阵运算、特征向量/值)、概率与统计(描述性统计、假设检验、回归分析)。

编程：熟练掌握至少一种高级编程语言，如Python、R或Java。能够编写用于数据操作、分析和可视化的代码。

数据科学技能：

机器学习：理解监督学习(线性回归、分类)、无监督学习(聚类、降维)和集成方法等基本概念。

数据挖掘：具备数据清理、准备和特征工程的技能。能够应用各种数据挖掘技术从数据集中挖掘模式和见解。

统计建模：了解线性回归、逻辑回归和时间序列分析等统计模型。能够解释和评估模型结果。

一般分析技能：

问题解决：清晰阐述数据科学问题、设计解决方案并进行批判性分析的能力。

逻辑推理：强大的分析技能，能够解释数据、识别关系并得出有效结论。

沟通能力：能够以书面和口头方式有效传达数据见解和发现的能力。

考试格式可能包括：

多项选择题，评估您对核心数据科学概念和定量技能的理解。

编码练习，其中您需要使用您选择的编程语言实现算法或分析数据。

论文题目，评估您将数据科学知识应用于分析现实问题并传达发现的能力。

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