新加坡国立大学数据科学核心课程重难点辅导

一、毕业要求

1.GPA 标准：学生需要获得至少 3.00 的 GPA，这要求大家在每门课程上都要付出足够的努力，保持良好的学习成绩，避免挂科，以确保整体绩点达到毕业要求。

2.必修课程：必须完成并通过所有五门必修课程，即 DSS5101 - DSS5105.这些课程共计 20 学分。每一门必修课程都涵盖了数据科学领域的关键知识和技能，是奠定专业基础的重要部分。

3.选修课程：要完成及通过另外五门 4 学分的选修科目。这些选修科目可以从 DSS 编码的选修科目、预先核准的非 DSS 编码选修科目或经学系审批的非 DSS 编码的选修科目中选择。同时，在选修科目中，学生必须至少通过三门科目中的两门，包括 DSS5201、DSS5202 和 BL5102.这就需要同学们根据自己的兴趣和专业方向，合理选择选修课程，并在学习过程中充分掌握课程内容，以顺利通过考核。

二、核心课程

(一)DSS5101 - 可持续发展原则 - 4

1.重点内容：本课程重点在于阐述可持续发展的基本概念、理论和原则，使学生理解可持续发展在不同领域的应用和重要性。学生需要掌握如何从数据科学的角度分析和评估可持续发展的指标和模型，例如环境、社会和经济等方面的相关数据指标。

2.难点解析：难点在于如何将抽象的可持续发展理念与实际的数据收集、分析相结合，以及如何运用数据科学方法对复杂的可持续发展问题进行量化分析和评估。这需要学生具备跨学科的思维能力和对数据处理技术的熟练运用。

(二)DSS5102 - 高级回归和时间序列分析 - 4

1.重点内容：课程聚焦于高级回归分析和时间序列分析的方法和应用。学生将深入学习各种回归模型，如线性回归、非线性回归、多元回归等，以及时间序列分析中的趋势分析、季节性分析、平稳性检验等技术，掌握如何利用这些方法对数据进行建模和预测。

2.难点解析：难点在于理解和处理复杂的数据关系和模型假设。例如，在回归分析中，如何选择合适的自变量和模型形式，以提高模型的准确性和解释力;在时间序列分析中，如何应对数据的非平稳性和季节性等问题，以及如何进行有效的模型诊断和优化。这需要学生具备扎实的数学基础和较强的逻辑思维能力，同时要熟练掌握相关的统计软件和工具。

(三)DSS5103 - 地理空间数据分析 - 4

1.重点内容：重点是教授地理空间数据的获取、处理、分析和可视化方法。学生将学习地理信息系统(GIS)的基本原理和操作，掌握如何利用空间分析技术对地理数据进行空间插值、叠加分析、缓冲区分析等，以及如何将地理空间数据与其他类型的数据进行整合和分析，以解决实际的地理空间问题。

2.难点解析：难点在于处理地理空间数据的复杂性和特殊性。地理空间数据具有空间自相关性、异质性等特点，如何在分析过程中充分考虑这些因素，选择合适的分析方法和模型，是学生面临的挑战之一。此外，地理空间数据的可视化也需要学生掌握一定的专业软件和技巧，以清晰、准确地展示分析结果。

(四)DSS5104 - 机器学习和预测建模 - 4

1.重点内容：课程围绕机器学习的基本算法和预测建模技术展开。学生将学习常见的机器学习算法，如决策树、神经网络、支持向量机等，了解它们的原理、优缺点和应用场景，并掌握如何利用这些算法对数据进行分类、聚类和预测分析。同时，还将学习模型评估和选择的方法，以提高模型的性能和可靠性。

2.难点解析：难点在于理解机器学习算法的数学原理和复杂的模型结构，以及如何针对不同的数据集和问题选择合适的算法和参数。机器学习算法涉及到大量的数学知识和计算过程，学生需要花费时间和精力去深入理解和掌握。此外，模型的调优和优化也是一个难点，需要学生具备较强的实践能力和经验积累。

(五)DSS5105 - 实践中的数据科学项目 -

1.重点内容：本课程注重培养学生的实践能力和项目管理能力。学生将以小组形式完成一个实际的数据科学项目，从项目的需求分析、数据收集、数据预处理、模型构建到结果评估和展示，全过程模拟真实的工作场景，让学生将所学的理论知识应用到实际项目中，提高解决实际问题的能力。

2.难点解析：难点在于项目的复杂性和团队协作。在项目实施过程中，学生可能会遇到各种实际问题，如数据质量不高、模型效果不理想、时间管理紧张等，需要具备较强的问题解决能力和应变能力。同时，团队协作也是一个关键因素，如何有效地沟通、分工和协作，充分发挥团队成员的优势，是项目成功的重要保障。

三、选修课程(部分示例)

(一)DSS5201 - 数据可视化 - 4

1.重点内容：课程重点教授数据可视化的原则、方法和工具。学生将学习如何选择合适的可视化图表来展示数据的特征和关系，如柱状图、折线图、散点图、地图等，以及如何利用可视化软件进行数据的可视化设计和交互操作，以提高数据的可读性和可视化效果。

2.难点解析：难点在于如何设计出简洁、美观、有效的可视化作品，准确传达数据信息。这需要学生具备一定的设计审美能力和对数据的深刻理解，同时要熟练掌握可视化工具的使用技巧，能够根据数据特点和用户需求进行灵活的可视化设计。

(二)DSS5202 - 可持续系统分析 - 4

1.重点内容：聚焦于可持续系统的分析方法和模型。学生将学习如何运用系统动力学、生命周期评估等方法对可持续系统进行建模和分析，了解系统中各个要素之间的相互关系和反馈机制，以及如何通过数据模拟和分析来评估可持续系统的性能和发展趋势。

2.难点解析：难点在于理解和构建复杂的可持续系统模型，以及如何处理模型中的不确定性和动态性。可持续系统通常涉及多个领域和因素，相互关系复杂，学生需要具备系统思维能力和对多学科知识的综合运用能力，才能准确地构建和分析模型。

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