阿德莱德大学应用数据分析课程辅导内容

对于决策者来说，数据就是黄金。但前提是能够准确解读数据。应用数据分析课程辅导将大数据分析培训与决策科学相结合，可以让你获得数据处理和管理方面的技能。

在辅导后，你将获得高级数据分析、统计推断，包括使用机器学习、开发复杂问题的新模型、量化决策、应用数据分析来制定可持续成功的组织战略等技能。

APP DATA 1010 - 道德与数据管理 I

本课程开发了一个框架来理解收集和管理数据集的道德问题。我们研究数据在社会中的道德使用方式，以及不道德行为的影响。本课程涵盖数据所有权、隐私、匿名性、有效性和公平性等方面。FAIR 数据原则(可查找、可访问、可互操作、可重复使用)作为一种管理策略引入，用于思考如何以最大程度地使用和重复使用数据的方式共享数据。

SCIENCE 1500 —数据科学入门 - 掌握数据

在本课程中，您将熟悉所有主要的现代数据科学方法，包括机器学习技术和大数据分析策略。至关重要的是，本课程的学生将通过创新和多学科的方法学习解决问题。在对不同类型的数据分析问题进行基本介绍后，学生将学习来自研究前沿的各种算法。

MATHS 1004 —数据科学数学 I

本课程介绍与数据和计算机科学相关的基本数学概念，并为进一步学习数据科学、统计学和网络安全奠定基础。涵盖的主题包括概率：集合、计数、概率公理、贝叶斯定理;微积分的应用：积分和连续概率分布、级数近似;线性代数：向量和矩阵、矩阵代数、向量空间、特征值和对角化。本课程将这些基本数学概念与现代数据科学应用联系起来，并介绍使用 Python 编程的数学应用。

MATHS 1012 —数学 IB

本课程介绍微积分和线性代数的基本概念和技术，强调它们之间的相互关系以及在工程、科学和金融领域的应用，向学生介绍计算机在数学中的应用，并培养解决理论和实际问题的技能。涵盖的主题包括：微积分：微分方程、序列和级数、幂级数、二元微积分。代数：子空间、秩定理、线性变换、正交性、特征值和特征向量、线性代数的应用。

ECON 1008-数据分析 I

本课程向商业、经济学等学科的学生介绍统计学的基本概念和方法，重点是通过计算和理论建立统计推理和解释能力。课程涵盖描述统计和推断统计两大分支，前者涉及数据收集和图形化表达，后者涉及样本数据的估计和测试。学生将学会在现实环境中使用统计工具，并了解统计推断的局限性和伦理问题。

STATS 1000 - 统计实践 I

本课程介绍了统计学在现实世界中各种情况的当代应用。它具有很强的实用性，使用统计软件包 R 来分析真实数据。涵盖的主题包括：数据的组织、描述和呈现;实验和调查的设计;随机变量、概率分布、二项分布和正态分布;统计推断、显着性检验、置信区间;均值和比例的推断、单样本检验、两个独立样本、配对数据、t 检验、列联表;方差分析;线性回归、最小二乘估计、残差和变换、回归系数的推断、预测。

STATS 1005-统计分析和建模 I

本课程将介绍常用统计方法背后的关键原理，例如置信区间、假设检验、均值和比例推断以及线性回归。它将加深对这些概念的数学理解，其中许多概念在中学学习中已经很熟悉。将在医学、科学、技术、政府、商业和制造业等领域的一系列问题上说明基本和更高级统计方法的应用。将通过一系列计算机实践来开发统计软件包 R 的使用。。

APP DATA 2010 - 数据处理和可视化 II

本课程涵盖了如何管理大型数据集以提取有意义的信息的基础知识。数据存储和访问的概念是在实践学习环境中开发的。大型数据集的可视化使我们能够理解原本不明显的微妙模式。本课程将使用 Python 作为其核心编程环境，使用来自各种不同学科的真实示例数据集。

APP DATA 2015 - 数据驯服和预测

数据分析的基础是统计学。本课程将涵盖随机抽样和偏差、实验设计、回归统计和异常值、分类技术以及无监督“机器”学习的概念。本课程将使用 R 作为其核心编程环境，使用真实的示例数据集。

APP DATA 2020 - 编程 II

本课程介绍使用 MATLAB 和 Excel 进行编程的基本概念。编程主题包括：语法和语义;数据类型、控制结构和函数;处理文件和数据;以及运行、测试和调试代码的机制。解决问题的主题包括：算法在解决问题过程中的作用;算法的实施策略;以及算法的概念和属性。特定学科的数据将用于提供需要编程技能的真实示例。

STATS 2107 - 统计建模和推断 II

本课程通过使用免费统计软件包 R 介绍统计推断和线性统计模型的原理，为您提供这些技能。涵盖的主题包括：点估计、无偏性、均方误差、置信区间、假设检验、功效计算、单样本和双样本程序的推导：简单线性回归、回归诊断和预测：线性模型、方差分析 (ANOVA)、多元线性回归、因子实验、协方差分析模型(包括平行和独立回归)和模型构建，包括估计和测试的最大似然法。

STATS 3001-统计建模 III

在本课程中，将对线性模型进行严格的讨论，并开发各种扩展。课程非常注重实践，统计软件包 R 被广泛使用。涵盖的主题包括：线性模型、最小二乘估计、广义最小二乘估计、估计量的性质、高斯-马尔可夫定理;最小二乘的几何、线性模型的子空间公式、正交投影;回归模型、因子实验、协方差分析和模型公式;回归诊断、残差、影响诊断、变换、Box-Cox 模型、模型选择和模型构建策略;逻辑回归模型;泊松回归模型。

STATS 3022-数据科学 III

本课程将介绍现代数据科学的基本概念。它将为学生提供处理真实、杂乱数据的工具，了解适当的使用方法，并让他们能够安全地使用这些工具。主题将包括数据结构;回归模型，包括套索回归、岭回归和带样条的非线性;分类模型，包括逻辑回归、线性判别分析、支持向量机和随机森林;以及无监督学习方法，如主成分分析、k 均值和层次聚类。实践技能将集中在 R 中的数据科学上。

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。