墨尔本大学数据科学课程辅导内容有什么?

由于数据科学课程对学生的数学要求很高，因此学生学习起来并不轻松。如果你先前没有任何编程基础，并且你的数学能力不是非常出众，那么你可以先找专业课程辅导来过渡一下，来学习整合和应用统计和计算原理，通过大规模数据科学解决现实问题。

1.计算基础(COMP10001)

解决商业、生物、物理、化学、工程、人文和社会科学等领域的问题通常需要通过计算机编程来处理、分析和可视化数据。该课程是计算机与软件系统和信息学专业的第一门课程，向学生介绍编程和算法思维的基础知识。

2.微积分 2 (MAST10006)

本课程将扩展学校所学的微积分知识。学生将学习双曲函数及其逆函数、复指数和二元函数。微分和积分技术将扩展到这些情况。学生将接触更广泛的一阶和二阶微分方程模型，以描述诸如人口模型、电路和机械振荡器等系统。本课程还介绍了序列和级数，包括收敛和发散的概念。

3.线性代数(MAST10007)

本课程为科学和技术所需的现代数学关键领域打下坚实的基础。它发展了向量、矩阵和线性代数方法的概念。学生应该培养使用线性代数方法的能力，并理解数学证明。

4.算法基础(COMP10002)

在许多项目中，程序员必须能够精细控制程序执行的底层细节，并能够评估设计决策对整体程序性能的影响。本课程向学生介绍一种赋予程序员这种控制权的系统编程语言，探讨一系列标准数据结构和算法技术，并展示如何将它们应用于经常遇到的问题。

5.概率(MAST20004)

本课程全面讲解了数学概率和概率建模的基本概念。涵盖的主题包括随机实验和样本空间、概率公理和定理、离散和连续随机变量/分布(包括位置、分布和形状的度量)、期望和生成函数、随机变量的独立性和依赖性度量(协方差和相关性)、推导随机变量变换分布或近似值的方法(包括中心极限定理)。

6.数据处理元素(COMP20008)

数据处理是计算和数据科学的基础。本课程介绍数据处理的各个方面，包括数据库管理、数据表示和分析、信息检索、可视化和报告以及云计算。本课程向学生介绍该领域，重点介绍工具和底层基础。

7.统计学(MAST20005)

本课程介绍统计建模、计算和数据分析的基本要素。它是进一步学习数学和应用统计学以及更广泛的数据科学的切入点。学生将培养将统计模型与数据拟合、估计相关参数和检验假设的能力。课程将涵盖经典方法和贝叶斯方法。课程将强调统计学基础数学理论的重要性以及现代统计软件的使用。

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