杜克大学数据科学专业留学生课程能辅导吗?

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一、课程简介

数据科学领域涉及将统计概念和计算技术应用于与科学、工程、医学、商业等相关的各种数据分析问题的理论、方法和工具。其目的是检查、清理、转换和建模数据，以发现有用的信息，提出结论并支持决策。这是一个新兴的话题，在当今科学技术的几乎每一个学科中都发挥着关键作用，并已成为一个不可缺少的组成部分。

数据科学是一个高度跨学科的领域。数据科学的方法论大多来源于统计学理论。实现这些统计方法的计算算法是以数值计算和优化为基础的，并且经常在由大规模计算单元和存储设备组成的大规模硬件平台上执行。这些类型的数据分析可以应用于自然科学和社会科学的各种具体问题，并作为人工智能的基础。数据科学可以广泛地应用于经济学、生物学、医疗保健、定量社会科学(包括全球健康和环境科学)以及人文科学(如数字媒体)。众多新的应用正在被发现，已有的技术正在以新的方式被应用来解决新出现的问题。同时，各种职业机会向接受过跨学科数据科学适当培训的学生开放。

二、核心课程

Math 101- 微积分入门

本课程提供微积分的介绍，该学科是现代数学的大部分基础，在科学和其他领域有无数的应用。该课程涵盖了基本的微积分概念(极限、连续性、微分、积分)，并探讨了相关的应用。对这些概念的处理不假定有微积分的知识。推荐给以前没有学习过(高中水平)微积分课程的学生。已有微积分课程的学生，建议改选MATH 105。

MATH 105- 微积分

微积分是现代数学很大一部分的基础，在科学和其他领域有无数的应用。本课程涵盖基本的微积分概念(极限、连续性、微分、积分)并探索相关的应用。对这些主题的处理是严格的，它涉及数学逻辑和ε-delta语言的基本原则。推荐给以前学过(高中水平)微积分课程的学生。不对已获得MATH 101学分的学生开放。

STATS 302- 机器学习的原理

本课程包括最大似然估计、线性判别分析、逻辑回归、支持向量机、决策树、线性回归、贝叶斯推理、无监督学习和半监督学习。由于内容重叠，学生不允许同时选修MATH 405和STATS 302。计划主修数据科学的学生应该选修STATS 302。

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