悉尼大学数据科学课程辅导

悉尼大学数据科学课程辅导内容

算法设计 COMP3027

算法设计(高级)COMP3927

应用基因组学 GEGE3004

应用线性模型 STAT3022

应用线性模型(高级)STAT3922

超越基因组 BCMB3004

超越基因组(高级)BCMB3904

大数据与数据多样性(高级)DATA2901

单变量微积分 MATH1021

单变量微积分(高级)MATH1921

单变量微积分(SSP)MATH1931

计算建模 COSC2002

计算建模(高级)COSC2902

数据分析：从数据中学习 DATA2002

数据分析：从数据中学习(高级)DATA2902

数据科学毕业项目 DATA3888

数据科学、大数据与数据多样性 DATA2001

数据结构与算法 COMP2123

数据结构与算法(高级)COMP2823

环境地理信息系统 ENVX3001

数据科学基础 DATA1001

数据科学基础(高级)DATA1901

遗传学与基因组学 GEGE2001

遗传学与基因组学(高级)GEGE2901

人在环路数据分析 DATA3406

信息学：数据与计算 DATA1002

信息学：数据与计算(高级)DATA1902

审查生物医学和健康数据 AMED3002

审查数据 MATH1115

人工智能导论 COMP3308

人工智能导论(高级)COMP3608

线性代数(高级)MATH1902

多变量微积分与建模 MATH1023

多变量微积分与建模(高级)MATH1923

多变量微积分与建模(SSP)MATH1933

概率与估计理论 STAT2011

概率与统计模型(高级)STAT2911

可扩展数据管理 DATA3404

科学跨学科项目 SCPU3001

统计咨询(高级)STAT3926

统计推断 STAT3023

统计推断(高级)STAT3923

统计机器学习 STAT3888

统计思维与数据 MATH1005

统计思维与数据(高级)MATH1905

自然科学中的统计学 ENVX3002

随机过程 STAT3021

随机过程(高级)STAT3921

时间序列(高级)STAT3925

课程概述

悉尼大学的数据科学专业旨在培养学生在处理数据方面的核心技能，从而能够进行明智的决策和深入的分析。通过该专业，学生将学习以下关键技能：

1.计算和分析技能：数据科学专业为学生提供了计算和分析的基础，涵盖了统计学和计算机科学的知识。这将使学生能够有效地管理、解释、分析和从数据中提取关键知识。

2.批判性思维：在数据应用领域，批判性思维至关重要。学生将培养对数据及其使用的批判性思维，能够审视数据的来源、质量和可信度，从而做出准确的分析和决策。

3.核心技术技能：数据科学不仅仅是数据分析，还涉及到数据处理、可视化和解释。学生将深入了解数据科学所需的核心技术技能，从而能够高效地处理和呈现数据。

4.跨学科理解：数据科学涉及多个领域，从生物学到计算机科学，从市场营销到环境科学。学生将从多个学科的角度理解问题，将基于数据的问题置于分析框架中，为解决问题提供综合性的解决方案。

5.问题解决能力：在高年级学习和更高层次上，学生将发展从多个学科理解问题的能力，能够将问题转化为基于数据的分析框架，通过计算手段解决问题，并将解决方案传达给客户或合作者。

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