悉尼大学data2001数据科学相关专业能进行辅导吗?

data2001是关于数据科学、大数据和数据多样性的一门专业课程，对留学生来讲有一定的学习难度。那么海马课堂能够进行该课程辅导吗?答案是肯定的。

一、课程概览

本课程重点介绍有效探索和分析大型数据集的方法和技术。在一个城市中，哪里是行人事故的热点?根据用户在旅游网站上发布的信息，什么是最受欢迎的旅行地点?结合和分析来自不同来源和数据库的数据的能力对于研究和工业领域的知情决策至关重要。学生将学习如何从数据科学项目中通常遇到的各种数据模型中获取、组合和总结数据，如关系型、半结构型、时间序列、地理空间、图像、文本。

除了通过使用相关的Python库来加强他们的编程技能外，本课程还将向学生介绍用SQL进行声明式数据处理的概念，并分析关系型数据库中的数据。学生将得到来自社会媒体、交通、健康和社会科学的数据集，并在小型使用案例的背景下学习基本的探索性数据分析和挖掘技术。该课程将进一步让学生了解分析大量数据所面临的挑战，例如在多台计算机之间划分和分配数据和计算以处理 "大数据 "的想法。

二、什么是数据科学?

数据科学不断发展，成为技术专业人员最有前途和需求的职业道路之一。今天，成功的数据专业人员明白，他们必须超越分析大量数据的传统技能、数据挖掘和编程技能。为了给他们的组织发现有用的情报，数据科学家必须掌握数据科学生命周期的全部内容，并拥有一定程度的灵活性和理解力，以便在这个过程的每个阶段实现收益最大化。

数据科学生命周期有五个阶段：

1.采集，(数据采集、数据输入、信号接收、数据提取);

2.维护(数据仓库、数据清洗、数据暂存、数据处理、数据架构);

3.处理(数据挖掘、聚类/分类、数据建模、数据总结);

4.分析(探索性/确认性、预测性分析、回归、文本挖掘、定性分析);

5.交流(数据报告、数据可视化、商业智能、决策)。

三、数据科学家是做什么的?

在过去的十年中，数据科学家已经成为必要的资产，几乎在所有的组织中都有。这些专业人员是全面的、以数据为导向的个人，具有高水平的技术技能，能够建立复杂的定量算法，组织和综合大量的信息，用于回答问题和推动其组织的战略。再加上在沟通和领导方面的经验，需要向整个组织或企业的各个利益相关者提供切实的结果。

数据科学家需要有好奇心和结果导向，具有特殊的行业知识和沟通技巧，使他们能够向非技术性的同行解释高度技术性的结果。他们拥有强大的统计学和线性代数的定量背景，以及专注于数据仓库、挖掘和建模的编程知识，以建立和分析算法。

以上就是关于data2001的全部讲解，海马课堂专业课程辅导，2100+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，根据学生情况进行1V1专属备课，上课时间灵活安排，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。