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Data science for economics
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。
获悉详情经济数据科学Data science for economics:
经济数据科学Data science for economics
经济数据科学课程旨在让学生学习机器学习方法的理论和实践。课程概述了最近流行的机器学习方法,如套索,随机森林,支持向量机和神经网络。学生将学习每种方法的基本思想、优点和缺点。实验课程中,学生将学习如何使用计算机编程工具、Python和真实数据来实现每种方法。学生将在实验中学习使用Python的基本知识。经济数据科学课程的目标是为学生提供实践知识,以开展涉及大数据的实证研究。课程结束时,学生将具备基本技能,这些技能将在未来的学术界和公共及私营部门工作时有用。
课程内容:
经济数据科学课程将通过实例数据集的实际应用介绍该领域的主要分析方法,课程还介绍了数据准备和处理,包括使用结构化数据库、键值格式化数据(JSON)和非结构化文本数据。课程结束时,学生将对数据科学领域有一个良好的理解,能够使用一些主要方法分析数据。
经济数据科学课程涵盖的主题包括:
1、数据科学概述以及使用统计方法处理大数据的挑战
2、如何将来自数据分析的见解整合到知识生成和决策中
3、如何获取结构化和非结构化数据,如何处理、存储数据,以及如何将数据转换成适合分析的格式
4、统计推断的基础,包括概率和概率分布,建模,实验设计
5、监督学习方法,包括线性和逻辑回归、决策树和朴素贝叶斯
6、无监督学习方法,包括聚类、关联规则和主成分分析
7、通过各种图表实现数据可视化。
学习成果:
课程学习结束时,学生将能够独立执行以下高级计算任务:
1、了解不同机器学习方法的优缺点。
2、根据理论经济和统计模型,使用“Python”分析经济应用数据。
3、在“Python”中加载、管理和可视化复杂数据集。
4、为复杂的计算任务编写高级的新功能,包括数值优化,并严格评估现有的实现。
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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