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应用数据分析硕士课程旨在满足各行各业对信息分析日益增长的需求。在本课程中,您将更好地理解数据分析的使用方法——它的功能、局限性和缺陷——并学习如何分析数据以做出更好的组织决策和预测。
在海马课堂进行1V1课程辅导后,您将获得将分析解决方案应用于现实世界的运营和战略问题所需的技能。
应用数据分析硕士课程利用循证实践来培养您对分析技术的理解——它的能力、局限性和缺陷。该课程的重点是如何恰当地使用数据作为有效决策的工具,而不是技术细节。
你将学到如何:
提高所收集数据的相关性。
通过数据推动社会和组织变革与创新。
识别分析方法应用中的潜在道德问题。
评估风险并深入了解当前和未来隐私要求的合规性。
学生还将学习如何批判性地思考公共和私营部门的数据使用。您将深入了解数据的适当使用以及与数据使用相关的挑战。
1.数据科学基础
学习数据科学的基本概念和工具,包括统计学基础、概率论以及数据处理的基本方法。这一部分还会涉及到Python和R编程语言的基础知识,学生需要掌握如何使用这些工具进行数据的清洗、处理和初步分析。
2.数据挖掘与机器学习
深入学习数据挖掘和机器学习的核心算法和技术,包括分类、回归、聚类、降维等方法。学生将学习如何选择和应用适当的算法来解决不同的数据分析问题,并理解算法背后的数学原理。这部分课程还会涉及到如何使用机器学习库(如scikit-learn、TensorFlow)来实现这些算法。
3.数据可视化
掌握数据可视化的原理和技术,学习如何使用工具(如Tableau、Matplotlib、Seaborn)将复杂的数据分析结果以直观的图形和图表形式展示出来。数据可视化不仅帮助分析师更好地理解数据,还能有效地向非技术人员传达分析结果。
4.数据库管理
学习数据库的设计与管理,包括关系数据库和非关系数据库的基本概念和操作。学生将掌握SQL语言,能够进行复杂的数据库查询和数据管理操作,并了解大数据环境下的数据库技术(如NoSQL数据库、分布式数据库系统)。
5.高级统计方法
深入学习统计学的高级方法和模型,如时间序列分析、多元统计分析、贝叶斯统计等。这些高级统计技术在许多数据分析任务中至关重要,特别是在需要进行预测分析或复杂数据模式识别时。
6.大数据技术
了解大数据技术和平台,如Hadoop、Spark等。学生将学习如何在大数据环境中进行数据存储、处理和分析,并掌握相关的编程和工具使用技巧。这部分课程强调实战操作,培养学生在大规模数据处理中的实际应用能力。
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。
阅读原文:https://www.highmarktutor.com/news/21874_62.html
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