多伦多大学数据科学能进行课程辅导吗?

其实数据科学与其他计算机专业的本质是相同的，得进行编程等知识的学习。所以在面对复杂的计算机知识时，留学生们往往会觉得课程太难了，挂科也是常有的事情。那么多伦多大学数据科学能进行课程辅导吗?是可以的。

1.CSC108H1 - 计算机编程入门

用Python等语言进行编程。基本的数据类型，列表，地图。程序结构：控制流，函数，类，对象，方法。算法和问题的解决。搜索、排序和复杂性。单元测试。不要求有编程经验。

2.DHU338H1 - 数据：访问、创造、保存和解释

数字人文学科的一个核心挑战是通过数字工具和环境表现解释性、叙述性和依赖视角的人文学科数据的复杂性。主题包括作为术语和概念的 "数据 "的历史;数据标准、数据库和链接数据;数据集、数据整理和分析，包括定性和定量;以及数据可视化。

3.ECO220Y1 - 数据分析和应用计量经济学简介

数字和图形数据描述;数据收集和抽样;概率;抽样分布;统计推断;假设检验和估计;简单和多元回归分析(广泛覆盖)。学习如何分析数据以及如何正确解释和说明结果。使用Excel来分析各种数据，并复制经济学研究论文中的表格和数字。

4.ECO225H1 - 经济学家的大数据工具

介绍大数据工具，包括机器学习技术，经济学家在应用研究中越来越多地使用。该课程探讨了非结构化的数据来源，如文本文件、网页、社交媒体帖子、卫星图像和天气数据。它提供了一个实用的介绍，从这些来源创建数据集(例如，网络刮削)，链接数据，管理和可视化它们(例如，地理空间可视化)。

5.EEB125H1 - 生命和物理科学的计算和数据科学入门

生命和物理科学家越来越多地使用大型和复杂的数据集来回答关于社会和自然世界的问题。在这个课程中，学生将发展入门的编程知识和数据的敏锐度，以探索来自生物学、化学、物理学和心理学的课题。学生将学习创建和运行计算机程序，利用数据组织思想，与他人进行清晰的沟通，将复杂的问题分解成更简单的部分，将一般的数据科学原则应用于具体案例，区分因果关系与相关和巧合，并在不同的计算和统计方法之间进行谈判权衡。

6.ENG286H1 - 文学与数据

本课程针对人文学科学生的兴趣和能力，提供计算机编程、统计学和数据科学的介绍，并使学生掌握实践和理论技能，以批判性地参与文学数据和计算。我们可以从畅销书的电子表格、粉丝小说的数据库或包含比任何个人都要多的小说的档案中收集到关于文学形式、历史或文化的什么新见解?文学数据集中存在哪些空白，代码中包含哪些偏见?不需要也不期望有编程或统计经验。

7.ENG287H1 - 数字文本

本课程探讨文学从印刷品到数字形式的转变的利害关系和后果。数字文本和印刷文本在物质上有什么不同，这对文学形式、作者身份、消费、接受--以及更广泛的社会--有什么影响?在网络漫画、粉丝小说、互动小说和电子游戏等 "天生的数字 "形式中，存在着哪些新的表达可能性?社交媒体和在线阅读社区是如何影响文学的营销和讨论方式的?电子档案会使文学更容易获得，还是更难获得?数字文本是如何挑战 "文学 "的现有定义的?

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