美国耶鲁大学数据科学与统计学专业可以带着考前复习吗？

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  课程顾问-小管家 2023-04-26 18:29:53

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  　　统计与数据科学是从数字事实(称为数据)中回答复杂问题的艺术。统计学的数学基础在于概率论，用于在不确定的情况下进行推理和决策。实用的统计分析还使用各种计算技术、可视化和探索数据的方法、寻找和建立数据结构和趋势的方法，以及量化不确定性的质疑和推理模式。统计学知识对于在科学、医学、工业、商业和政府领域进行研究是必要的。数据科学扩展了统计数据，涵盖了数据的整个生命周期，从规范、收集和清理，到管理和分析，再到用于决策和制定政策。

  

  　　耶鲁大学统计与数据科学大一课程概述：

  　　S&DS 100 介绍性统计

  　　统计推理导论。主题包括数据的数字和图形摘要、数据采集和实验设计、概率、假设检验、置信区间、相关性和回归。将统计概念应用于数据;分析现实世界中的问题。

  　　S&DS 109 统计学导论：基础

  　　统计学中的一般概念和方法。

  　　S&DS 123 YData：数据科学导论

  　　介绍数据科学的基本思想和技能，尤其是计算和编程技能以及推理思维。

  　　S&DS 230 数据探索与分析

  　　统计方法调查：绘图、变换、回归、方差分析、聚类、主成分、列联表和时间序列分析。使用R计算语言和Web数据源。

  　　S&DS 238 概率与统计

  　　概率思维、统计建模和数据分析的基本原理和技术。概率基础，包括条件概率、随机变量、分布、大数定律、中心极限定理和马尔可夫链。强调贝叶斯方法的统计推断：参数估计、似然、先验和后验分布、使用马尔可夫链蒙特卡罗的贝叶斯推断。回归和线性模型简介。计算机用于计算、模拟和数据分析。

  　　S&DS 241 概率论

  　　概率论导论。主题包括概率空间、随机变量、期望和概率、条件概率、独立性、离散和连续分布、中心极限定理、马尔可夫链和概率建模。

  　　S&DS 242 统计学理论

  　　研究统计分析的原理。主题包括最大似然、抽样分布、估计、置信区间、显着性检验、回归、方差分析和最小二乘法。一些统计计算。

  　　考而思美国课程辅导老师会为同学梳理课程知识框架，总结考试重点内容，帮助同学更有针对性地进行考前冲刺复习，同学如果在复习过程中遇到问题，可以随时与老师沟通。

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