布里斯托大学数据科学大一课程预习

在未来，您将学习专为这门新课程设计的融合理论背景和实践技能的单元，包括数据科学的数学工具、高级线性建模和分类以及算法和机器学习。如果你觉得这门课程颇具难度，那么你可以点击蓝字随时寻求课程预习。下面介绍可能的预习内容。

1.概率与统计(MATH10013)

早期对机会游戏的研究促使概率理论形式化的尝试，直到柯尔莫哥洛夫1933年提出公理化理论后，才为该领域奠定了严谨的基础。本单元从概率空间的概念开始，介绍概率模型和随机变量的基本属性，讨论概率、期望值等感兴趣量的评估技术。然后，介绍参数统计模型，涵盖参数估计、估计量的质量评估、置信区间和假设检验，最后开发线性回归模型。

2.科学家编码和数据分析简介(SCIF10002)

涵盖的主题如下：

使用现代计算机语言 Python 进行科学编程简介

现代代码开发环境和调试

数据可视化和图形编程

计算机科学概念：编程模型、算法和数据结构

3.C(++) 和 R 中的算法和编程(MATH10017)

该单元首先介绍计算硬件，随后讲解高级和低级编程语言的区别。课程包括两个部分：第一部分专注于C/C++编程，涵盖控制流语句、函数与对象创建、堆内存管理，以及递归与算法复杂性等编程模式；第二部分聚焦于R统计软件中的算法实现和数据分析，帮助学生在数据科学应用中掌握高级解释型编程语言的潜力。

4.矩阵代数和线性模型(MATH10016)

在本单元中，学生将学习矩阵的操作及其属性(乘法、行列式、逆);如何将矩阵链接到线性映射;解决线性方程组的多种方法;如何使用、计算和解释特征值和特征向量;使用内积和正交性;如何根据数值复杂性的考虑选择适当的方法;在标准编程语言(如 Python)中实现上述许多技术的算法;如何根据这些方法来制定实际问题以及如何解释结果。

5.应用分析A(MATH10023)

以下主题按主题排列，而不是按呈现顺序排列。

集合、逻辑量词、证明方法。

数字系统。实数和最小上界性质。

序列：有界性、收敛性、极限。波尔扎诺-魏尔斯特拉斯定理和柯西准则。

级数：收敛、几何级数、调和级数、收敛检验。绝对收敛和条件收敛。

连续函数：定义和性质。中间值和极值定理。

可微函数：定义和性质。微分规则。反函数。最小值和最大值。中值定理。高阶导数和泰勒定理。

基本超越函数：指数和对数。洛必达法则。三角函数。

凸函数：性质、优化、不等式。

积分：微积分基本定理。积分方法。不定积分。

常微分方程的简要介绍。

6.应用分析 B(MATH10024)

应用分析 B 侧重于多变量函数的微分。它介绍了多变量微积分的基本方法，并介绍了梯度、Hessian 矩阵、拉格朗日乘数和 n 维积分。它研究有约束和无约束的优化问题，并解释了如何应用多变量微积分来解决数据科学中的许多问题。

海马课堂专业课程预习

1.4000+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，并提供多方位的课前预习，辅助学生掌握全部课程知识，补足短板。