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Computational Statistics & Data Science
了解海外留学生学术写作类型、写作格式以及写作标准等。共计开设学术写作班课34期,班课分为本科阶段以及硕士阶段,不同阶段定制不同授课大纲。
获悉详情计算统计与数据科学MAST90083Computational Statistics & Data Science:
课程内容:
在现代统计研究和数据科学应用中,计算技术和数据挖掘方法是不可或缺的,其中经常涉及“大数据”问题。本课程将介绍计算统计学和数据科学中大量最新开发的方法和应用,这些方法和应用可扩展到大型数据集和高性能计算。课程引入的数据挖掘方法涉及:一般模型诊断和评估方法、核和局部多项式非参数回归、基扩展和非参数样条回归、广义加法模型、分类和回归树、前向阶段和梯度推进模型。课程将详细解释数据科学中使用的重要统计计算算法和方法。这些方法涉及bootstrap重采样和推断、交叉验证、EM算法和Louis方法,以及马尔可夫链蒙特卡罗方法,涵盖自适应拒绝和挤压采样、顺序重要性采样、切片采样、Gibbs采样器和Metropolis-Hastings算法。
学习成果:
完成本课程后,学生应该能够:
1、解释理论和计算在现代统计学和数据科学中的作用,及其在应用中如何实现;
2、在统计学和数据科学中应用非参数和蒙特卡罗方法;
3、发展关键知识,以继续在本学科和相关领域的进一步研究,或做好作为应用统计学家或数据科学家的工作准备。
课程评估:
1、三份书面作业,总共60页(每份书面作业大约占15%)。
2、期末考试,3小时,55%。
OUR COACHING PROCESS
我们的辅导流程
01
评估评测
提交辅导需求发送学习资料,教学部评估学习情况;
02
匹配老师
教学部精准匹配授课老师,提供老师背景等资料;
03
建群定方案
vip学习群,规划老师+督导老师+学管老师,1V3辅导;
04
排课授课
教学部排课,老师一对一辅导授课,高效课堂有保障;
05
答疑反馈
学管课堂反馈,课堂答疑+课件回放+笔记随时复习;
评估评测确认需求
同学提交辅导需求并发送相关学习资料(课件大纲资料等),教学部评估基础学习情况;
匹配老师初步沟通
教学部精准匹配授课老师,提供老师背景等资料;
建学习群定辅导计划
专属vip学习群,规划老师+督导老师+学管老师,1V3共同制定学习计划;
预约排课导师授课
教学部安排详细上课时间,老师一对一辅导授课,高效课堂有保障;
答疑解惑课堂反馈
督导学管老师随时反馈学习情况,课堂答疑,提供课件回放+笔记随时复习复盘。
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