悉尼科技大学数据科学与创新硕士课程辅导

悉尼科技大学的数据科学与创新硕士课程旨在培养学生在数据科学领域的深厚技能与创新思维。课程结合了数据分析、机器学习和数据可视化等核心技术，并强调实际应用和创新解决方案。课程还注重培养批判性思维和问题解决能力，以适应不断变化的科技环境。如果你对本文内容产生疑问，那么你可以点击蓝字咨询海马课堂在线客服哦~

一、辅导成果

悉尼科技大学数据科学与创新硕士课程将帮助您培养专业技能，以寻找、构建、分析、可视化和传达业务成果，并生成创造性的数据驱动解决方案。获得以下方面的必备知识：

核心技术数据科学技能，如统计、编程、机器学习和可视化。

创造性思维技能，如处理模糊性、问题表述和未来可能性状态。

有效的沟通和协作技巧。

在分析和使用复杂数据时考虑伦理问题和以人为本的观点。

二、辅导内容

36100 创新数据科学

本课程向学生介绍组织和专业人员为从数据中提取和传达价值而开展的前沿举措。本课程通过汇集有关数据、沟通和道德的技能和知识，为创新专业数据科学实践提供背景。

学生将研究当代案例，说明新数据源如何充当催化剂，推动创新并改变全球卫生、金融、保险、管理、营销、新闻、图书馆学、教育、科学、交通、航空和环境等领域的行业和职业。与数据进行第一手的探索性互动使学生能够参与基于探究的研究，以寻求信息相关性、模式和趋势，从而发现新发现，并确定他们感兴趣的数据发现研究。通过亲身实践的数据发现实验，学生可以探索复杂而异构的数据，新技术和新技术对个人数据的道德和法律收集方法提出了影响。

36104 数据可视化与叙述

本课程让学生了解叙事和可视化的强大力量，将其作为“以人为本”的数据理解方法。学生探索各种可视化不同类型数据的技术和工具，这些数据可能包括医疗、开放政府、会计、商业、科学、卫星和历史数据，以此作为产生新见解的手段。学生尝试并评估不同的方法，以便向所选领域的一系列利益相关者和领域专家传达见解。

36103 数据科学的统计思维

本课程为学生提供在应用数据科学背景下应用统计思维的基本技能和概念。首先，学生将学习基本的统计原理，同时了解现代统计推断方法，并获得宝贵的实际数据实践经验。随后，他们将深入研究一系列统计模型和估算技术，运用所学知识参与完整的数据科学研究周期。通过团队合作，学生将学习如何制定研究调查，使用正式统计数据和真实数据集来解决问题，并通过口头陈述和书面报告有效地传达他们的研究结果。

36106 机器学习算法与应用

本课程向学生介绍关键的机器学习算法及其在现实环境中的应用。指导参与者直观地了解算法的工作原理及其优缺点。除了获得算法的实际经验外，学生还将了解机器学习的基本原理以及不同算法之间的联系。此外，他们还通过阅读和评估接触到数据挖掘和分析的行业标准方法。由于数据科学问题充满了假设，通常具有道德和法律含义，因此应充分注意质疑数据背后的假设和用于分析数据的方法。

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