凯斯西储大学数据科学与分析有辅导老师吗？

最佳答案

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  课程顾问-小管家 2022-01-10 16:00:01

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  　　这位同学你好，关于凯斯西储大学数据科学与分析课程辅导的需求，考而思就有老师可以为同学提供帮助哦，在留学生辅导的这个方面，我们已经积累了丰富的相关经验，可以为同学提供相关的课程指导哦。

  　　在凯斯西储大学数据科学与分析课程中，将会为同学提供理解和利用数据来转化为可操作性信息所需的基础知识，探索关于结构化和非结构化数据的数据管理、统计和数据分析、数据挖掘、大数据机器学习、大规模数据系统、信号处理等领域的相关知识。

  　　学会通过编程、领域试试和分析来应对大数据挑战。做出准确的预测并获得洞察力，以便在许多不同的数据域中形成更好的决策，并积累数据分析编程的时间经验，方便深入的了解结构化和非结构化数据。

  

  　　其中课程包括:

  　　DSCI 134.应用数据科学导论：

  　　在课程的前半部分，学生将对如何在分布式计算环境中操作，分析和可视化大数据有一个基本的了解，并了解开源开发，安全和隐私问题。在课程的后半部分，学生将获得使用Python等脚本编程语言进行数据操作和分析的经验。

  　　DSCI 332.近表面、表面和次表面建模的空间统计。

  　　学生将学习空间模型的基础知识，以便了解如何从各种数据类型构建它们，以及如何评估其不确定性并降低风险。学生将学习R Studio的基本导航，执行预先编写的公开可用的R代码(提供)，并进行简单的修改。

  　　DSCI 351.探索性数据科学。

  　　学习数据科学和分析方法，以确定统计显著性关系，并更好地建模和预测这些系统的行为。我们将收集和探索现实世界的数据集，执行聚类和配对图分析以调查相关性，并将使用逻辑回归来开发相关的预测模型。结果将被解释，可视化和讨论。

  　　DSCI 353M. 数据科学：统计学习、建模和预测：

  　　将使用开放数据科学工具链来开发可重复的数据分析，这些数据分析可用于推理，建模和预测复杂系统的行为。除了对所有数据分析至关重要的标准数据清理、汇编和探索性数据分析步骤外，我们还将从来自总体样本的数据集中识别具有统计显著性的关系，并推断这些发现的可靠性。

  　　DSCI 354M. 数据可视化和分析：

  　　课程将重点创建有效的数据可视化，以将数据分析结果传达给不同的受众。将提供不同的数据集来开发不同类型的可视化和分析。

  　　DSCI 430。认知与计算：

  　　学生将学习空间模型的基础知识，以了解如何从各种数据类型中构建它们，以及如何评估它们的不确定性和降低风险。学生将学习R Studio的基本导航，执行预先编写的公开可用的R代码(提供)，并进行简单的修改。研究生将学习上述内容，并开发一个为期10周的建模项目，重点是使用R的空间建模方法，使用与他们特定学科或兴趣相关的数据。

  　　DSCI 453.数据科学：统计学习、建模和预测：

  　　在本课程中，将使用开放数据科学工具链来开发可重复的数据分析，这些数据分析可用于推理，建模和预测复杂系统的行为。除了对所有数据分析至关重要的标准数据清理、汇编和探索性数据分析步骤外，该系还将从来自总体样本的数据集中识别具有统计显著性的关系，并推断这些发现的可靠性。

  　　DSCI 454.数据可视化和分析：

  　　数据可视化和分析学生将学习专注于不同类型的数据的数据可视化和分析技术，例如时间序列，光谱或图像数据科学问题。本课程将侧重于通过增强探索性数据分析和数据清理，通过可视化来增加对复杂数据集的分析。本课程将重点创建有效的数据可视化，以将数据分析结果传达给不同的受众。将提供不同的数据集来开发不同类型的可视化和分析。

  　　在课程的设置上，凯斯西储大学数据科学与分析课程还是很多的，不过不必担心，考而思的老师可以根据与同学目前的课程进度来进行一个无缝衔接的课程辅导服务。若是同学有所需求的话，不妨与我们的在线老师取得联系哦。

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