埃克塞特大学数据科学硕士课程辅导

数据科学硕士课程旨在培养学生在数据分析、机器学习和大数据处理方面的高级技能。该课程结合了理论学习与实际操作，涵盖数据挖掘、统计分析、编程和数据可视化等核心领域。在海马课堂进行课程辅导后，学生将学习使用Python、R等编程语言，并掌握如TensorFlow、Keras等流行的数据科学工具和框架。

课程辅导内容

1.数据科学导论(ECMM443)

在本模块中，您将了解广泛且快速发展的数据科学领域。您将了解与数据科学相关的核心能力和应用领域，包括数据处理和可视化、机器学习、统计建模、社交网络分析、文本挖掘。您还将探索数据科学如何改变商业和社会，并了解数据科学的道德和治理方面。实践练习、个人学习和小组合作将巩固你的学习成果，为以后的学习打下基础。

2.数据科学基础知识(ECMM444)

数据科学依赖于扎实的数学和编程基础。在本模块中，您将学习线性代数和概率的基本数学技术。您还将培养特定于数据分析的编程技能，包括如何应用您在计算数据分析过程中学到的数学技术。与数据科学和大型数据集处理直接相关的其他计算方法也将包括在内，例如Python的数据分析包，以及加速大型计算的优化技术。

总的来说，本模块将确保您拥有支撑数据科学许多中心主题的核心技能和背景知识，包括机器学习、统计建模、网络分析和计算机视觉。

3.机器学习(ECMM422)

机器学习主要源于计算机科学和人工智能，并借鉴了各种相关学科的方法，包括统计学、应用数学和更专业的领域，如模式识别和神经计算。例如，应用包括图像和语音分析、医学成像、生物信息学以及自然科学和工程中的探索性数据分析。本模块将为您提供机器学习、模式识别、分类和概念获取的理论和应用的全面基础。因此，它特别适合计算机科学、数学和工程专业的学生以及任何具有一定概率和编程经验的学生。

4.从数据中学习(ECMM445)

人工智能机器和软件必须从环境中吸收数据并据此做出决策。同样，我们生活在一个数据丰富的社会，必须能够理解复杂的数据集。本模块将向您介绍从数据中学习的机器学习方法。您将从理论角度了解主要的学习范式，并通过一系列研讨会获得实践经验。在整个模块中，重点是处理真实数据，您将使用、修改和编写软件来实现学习算法。能够可视化数据通常很有用，您将获得减少大型数据集维度以促进可视化和理解的方法的经验。

该模块还将涵盖一些最新的神经网络架构和相关的学习算法。

海马课堂专业课程辅导

1.拥有4000+严选硕博学霸师资。针对学生的薄弱科目和学校教学进度，匹配背景相符的导师。

2.根据学生情况进行1V1专属备课，上课时间灵活安排。

3.中英双语详细讲解课程中的考点、难点问题，并提供多方位的课后辅导，辅助学生掌握全部课程知识，补足短板。