澳大利亚阿德莱德大学Data science课程有必要预习吗？

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  课程顾问-小管家 2022-07-18 14:32:10

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  澳大利亚阿德莱德大学Data science课程旨在帮助同学建立编程(Python、R和Julia)、数学和统计数据科学方面的核心技能。使同学了解数据科学技术如何推动组织、行业和社区的变革，从而能够用数据来回答相关领域的问题。对于中国学生而言，提前预习课程是很有必要的。因为这样不仅可以使同学熟悉未来所要学习的内容，还能帮助同学快速适应澳洲的教学模式和语言环境，以更好地状态来面对学习上的挑战。以下是建议预习的课程，同学如果有预习的打算，可以适当进行参考哦。

  一、COMP SCI 7210 计算机科学基础A

  该课程将培养同学的编程和解决问题的技能，重点是数据和数据科学。同学将学习算法设计以及基本的编程概念，如数据、选择、迭代、数据抽象和组织。同学将建立基本的软件开发技能，包括Python编程语言和工具的使用、调试、测试以及良好编程实践、风格和设计的基础。

  二、COMP SCI 7211 计算机科学基础B

  该课程将介绍用Python构建数据科学应用程序的基本概念。内容涉及面向对象基础x001A方法和类；算法和问题解决，问题解决过程和策略；算法的计算复杂性；软件开发工具和技术，测试(黑盒），要求；大规模数据集的表示和操作。

  

  三、MATHS 7027 数据科学的数学基础

  该课程介绍了与计算机科学相关的基本数学概念，并为数据科学、统计机器学习和网络安全的进一步研究生学习提供了基础。主题涉及：概率(集合，计数，概率公理，贝叶斯定理)；优化和微积分(微分、积分、多变量函数、级数逼近)；线性代数(向量和矩阵，矩阵代数，向量空间)；离散数学和统计(线性回归，线性最小二乘法，正则化)。该理论在数据科学和机器学习方面的应用将得到发展。

  四、MATHS 7107 数据驯服

  该课程介绍了如何使用统计方法在杂乱的数据集中争论、寻找关系并做出预测。课程研究了整理数据的原理、数据类型和数据格式、探索性数据分析、数据转换，以及使用统计机器学习工具进行模型拟合和预测。重点将是介绍数据科学应用程序的R编程，特别是通过真实世界的案例研究。

  五、STATS 7022 数据科学PG

  该课程将介绍现代数据科学的基本概念，提供处理真实、杂乱数据的工具，使同学理解适当的使用方法，发展安全使用这些工具的能力。主题涉及：数据结构；回归模型，包括套索回归、岭回归和样条非线性；分类模型，包括逻辑回归、线性判别分析、支持向量机和随机森林；主成分分析、k-means、层次聚类等无监督学习方法。

  上述五门均为澳大利亚阿德莱德大学Data science硕士核心课程，同学如果能够提前把这几门课预习好，那么之后的学习会轻松很多。

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