悉尼大学

DATA1001 Foundations of Data Science 数据科学基础

DATA1001是悉尼大学数据科学专业的基础课程。该课程侧重于培养所有学生的批判性和统计性思维技能。统计学是一门决策科学，对每个行业都至关重要，是所有依赖数据的研究的基础。学生将利用来自物理、健康、生命和社会科学的问题和数据，在团队环境中发展适应性问题解决技能。DATA1001旨在通过嵌入式技术进行交互式教学，从而培养学生的批判性思维和用数据解决问题的技能。这门课是DATA2002的先决条件。

悉尼大学DATA1001数据科学基础课程的目的是让学生能够获得以下知识和技能：

1、阐述统计在数据丰富的世界中的重要性，了解当前社会所面临的挑战，如道德、隐私和大数据。

2、确定数据集背后的研究设计，以及研究设计如何影响特定背景的结果。

3、使用base R和ggplot制作、解释和比较图形和数字摘要。

4、考虑测量误差，对数据应用正态近似。

5、使用线性回归建模并解释两个变量之间的关系。

6、使用盒子模型来描述机会和机会可变性，理解抽样调查和中心极限定理。

7、给定真实的多元数据和问题，制定适当的假设，并进行一系列假设检验。

8、解释p值，意识到与测试相关的各种陷阱。

9、评论媒体和研究论文中在各种数据背景下统计数据的使用，注意混淆和偏见。

10、能在团队中进行数据探索，并通过口头陈述和报告交流发现，并提出问题。