多伦多大学数据科学课程辅导

学习多伦多大学数据科学课程后，您将获得组织和招聘人员看重的深度分析技能和能力。与行业专家合作进行高级统计建模、机器学习和自然语言处理。您将学习预测分析专业人员工具箱中必不可少的内容，包括神经网络和深度学习;数据提取和分析中使用的编程语言和软件;以及数据安全、合规性和隐私问题。

如果你想进行课程辅导，那么你可以寻求海马课堂的1V1课程辅导服务，经过辅导后，你可以掌握全部的课程知识。

一、您将学到什么

探索数据科学和预测分析的发展。

了解统计概念和技术，包括回归、相关和聚类。

应用体现对安全和隐私关注的数据管理系统和技术。

采用包括数据挖掘、神经网络映射和机器学习在内的技术。

以视觉方式呈现大数据发现以协助决策者。

二、辅导重点

1.数据科学基础

如果您想在不断发展的数据科学领域工作，并且具有一些基础编程知识和经验，那么本课程非常适合您。您将学习如何帮助组织利用他们拥有的或可以在互联网上找到的日益多样化和大量的数据。您将探索数据科学和预测分析领域的发展。您将学习最新的数据检索、准备、分析和可视化技术。

2.数据科学统计学

巩固您在3250 数据科学基础课程中学到的技能，并打下成功完成数据科学基础证书所需的基础统计学基础。在本课程中，您将探索概率和描述性统计，从传统和现代的角度介绍数据分析，并学习从数据集中提取见解。您将获得数学符号复习，学习形成假设，设计收集有效数据的实验，并使用统计技术测试您的假设。

3.机器学习

本课程将为您讲授基本的机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 算法和技术，用于挖掘和分析数据，以及提取数据驱动决策的见解。您将学习如何制定 ML/AI 问题、准备数据、使用各种算法构建和优化预测模型以及评估这些模型的性能。在整个课程中，您将使用 Scikit-learn 和 TensorFlow 动手构建从数据中学习的应用程序。

4.大数据管理系统和工具

大数据涉及海量数据和多种数据类型。现代组织需要能够帮助他们实施处理这些庞大数据集所需工具的人员。在本课程中，您将学习大数据技术并培养所需的技能。您将获得使用最新数据库管理系统和工具的实践经验。了解包括 Hadoop、Spark、Cassandra 和 Kafka 在内的新 NoSQL 技术和大数据工具的爆炸式增长。

5.使用 Python I：组织和分析数据

为了在当今竞争激烈的商业环境中取得成功，组织不仅必须收集大量数据，还必须从这些信息中获取最有用的见解。在这个五节微课程中，您将学习使用 Python 来组织和分析数据，并讲述客户和利益相关者理解的引人入胜的故事。您将规划自己的分析项目，使用 Python 导入数据，将其组织到数据框中并进行正确分析。您将具备在工作中应用这些方法的能力，并成为更好的商业故事讲述者。

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。