澳门大学数据科学研究生课程预习

　　课程简介

　　CISC7201 数据科学编程入门

　　本课程专为初涉数据科学世界的学生设计。在介绍了 Python 的一些基本运算、变量和数据结构后，学生将开始学习如何从真实数据集中收集和提取数据。还将介绍一些使用控制流和 Python 软件包(如 NumPy、SciPy、Pandas 等)进行数据分析的技能。

　　CISC7202 机器学习工具

　　本课程将从ML基础的最开始讲起。首先，将介绍衬垫代数、概率和信息论以及数值方法等基本概念。接下来将介绍机器学习概述、归纳学习和表示学习。基本的深度学习过程设计为人工神经网络、贝叶斯网络和学习、深度学习和深度神经网络、卷积神经网络。

　　CISC7203 数据库和数据挖掘技术

　　本课程旨在让学生学习数据库和数据挖掘的概念和技术，以便在不同领域进行大数据分析和开发。课程集中于数据库和数据挖掘的实际问题，以解决大数据问题。

　　CISC7204 数据科学与数据可视化

　　本课程旨在让学生了解数据可视化在数据科学和大数据分析中的意义，并培养使用数据可视化工具展示定量数据的知识和技能。

　　EDUC7041 教育大数据的评估与评价

　　本课程旨在向研究生介绍大数据在教育领域的应用，包括数据科学的认识论基础、数据科学理论在教育领域的深入知识以及开展教育评估的方法论要点。

　　EDUC7042 数据驱动的教育管理方法

　　本课程向未来的数据科学家介绍教育管理中的数据管理。重点是使用和重新利用数据，以提高学校教育的管理和效率，以及制定或更新相关政策和行政措施，以应对不断变化的社会发展或法律或规则的颁布。

　　EDUC7043 利用大数据提高学习效果

　　本课程旨在利用数据改进教学。在数字时代，大量数据可用于教学目的。本课程旨在让学生了解如何利用数据驱动方法改善学习过程。

　　EDUC7044 利用大数据进行定量社会科学研究

　　本课程旨在成为新兴的定量/计算社会科学领域的一部分。目的是让学生掌握数据科学方法，以回答社会科学问题。本课程将介绍定量社会科学研究的原则和技能。

　　SSGC7201 公民数据获取与分析

　　为了促进在社会科学中使用计算方法的研究，本课程侧重于机器学习技术及其在社会中的应用。

　　EDUC7098 项目报告

　　项目报告旨在鼓励本专业学生参与与大数据应用相关的各级各类项目实践，培养学生独立收集、管理、处理教育相关领域大数据的能力。

　　计划预期学习成果(PILOs)

　　1.掌握有关数据处理、数据科学和大数据基础设施的基本知识，以确定跨学科问题的数据驱动解决方案。

　　2.使用软件和数据科学相关技术执行跨学科数据分析任务。

　　3.认识数据科学技术中的当代问题和挑战。

　　4.从数据中获得知识和策略，并将其应用于跨学科领域。

　　5.利用大数据做出明智的教育判断

　　6.评估教育大数据，帮助决策者确定短期和长期目标以及实现或采用变革的方法。

　　7.收集和分析数据，并采用测量或度量方法来生成有关教学的新见解，以改善教育成果。

　　海马课堂课程预习将如何帮助你?

　　优先匹配港理工同专业博士导师：全部是港澳门校博士/硕士背景，商科/法学/中医药等9大学部全覆盖

　　1v1成长路线定制：匹配同专业学霸导师，根据个人基础动态调整辅导方案

　　全流程护航服务：从课前预习资料包到课后24h答疑，重要节点提醒+学术预警系统

　　港澳特供资源库：独家整理港澳高校教授论文风格指南，各专业高分作业模板库实时更新