英国谢菲尔德大学本科data science大一课程补习内容

　　数据科学data science是一个受欢迎的领域，专注于做出由数据支持的决策。它以统计学为基础，根据数据制定相关问题并确定答案，也以计算机科学为基础，有效地操纵和可视化数据。这个专业也是近年来留学生的热门选择之一。关于数据科学大一阶段的课程，近期有同学咨询课程补习的相关内容，下面我们就来了解一下英国谢菲尔德大学本科大一的data science相关课程内容。

　　1.数据科学实用编程1

　　该课程会介绍计算机编程和计算思维(如分解、模式识别、抽象和算法)。它涵盖了数据科学家使用的主要范例(例如，函数式、面向对象和事件驱动)，并探讨了程序员所做选择引发的问题(例如，有偏见的假设)。课程重点涉及Python编程。此外，课程还会教授学生如何使用包来扩展基本Python功能，以及如何使用在线资源进行参考和培训。

　　2.数据建模和存储

　　这门课程使你具备有效和合乎道德地获取、管理和使用数据所需的知识和技能。这包括数据争论——将数据从一种形式转换和映射为另一种形式——以及如何在编程语言(例如Python)中与数据库交互和查询数据库。它介绍了各种形式的数据，帮助学生发展批判性思考数据的技能，如何为各种目的收集或捕获数据，以及如何有效地存储和组织数据。

　　3.通信数据

　　该课程会着重于将数据和见解可视化并呈现给不同受众的理论和方法。课程讨论数据可视化的构建模块，如可视化元素，并涵盖如何创建和评论不同的可视化显示数据，还将涵盖数据可视化和呈现方面的设计考虑因素和良好实践。

　　4.数据驱动的组织

　　这门课程主要是帮助大家理解数据科学可能运作的组织和业务环境，包括人员、文化、流程和技术。你会学习组织环境中的数据战略，了解它如何指导和推动组织使用和管理数据，以支持其特定的业务目标。核心内容包括：组织和数据驱动简介;建设数据驱动型组织的能力;数据和分析转型与增长。

　　5.洞察统计

　　课程使学生对定量研究方法和统计学的基本方面有一个全面的了解。通过课程的学习，你还将获得处理数据的经验以及分析和报告数据的方法。核心内容包括研究问题开发、研究设计、数据周期、抽样和混杂、数据类型、数据和结果的图形和表格表示、总结数字和分类数据，以及学习数据分布、假设检验、置信区间和概率论，以建立进行推断统计所需的知识库，从而对人口进行推断等。

　　6.数据科学基础和背景

　　课程核心内容包括：

　　①有用的数据科学的重要性，以及对数据科学如何在上下文中用于好与坏的批判性理解;

　　基本专业技能和素养(数据、信息、道德和学术);

　　②数据在不同背景下如何工作：在工作场所、个人数据以及不同的地理位置、领域和行业;

　　③背景数据如何能够增进理解，以及如何获取、部署、监测和评估数据;

　　④数据科学的不同起源和顺序，包括其历史、视角和学科;

　　⑤数据科学中使用的各种概念和应用，如数据-信息-知识-智慧(DIKW)金字塔和数据生命周期;

　　⑥数据科学和伦理创新的影响，包括关键数据科学和可持续发展目标(SDG)、伦理数据实践、伦理人工智能(AI)、数据和人工智能未来、数据政治和行动主义以及将数据用于公益事业;

　　⑦人工智能和数据驱动的决策方法的优势、挑战和威胁，以及跨文化背景下的人机交互;

　　⑧与数据有关的核心立法、标准和行为守则;

　　⑨公平、问责、透明、道德和社会正义等概念，这些概念将成为学生未来学习和工作场所行动的基础;

　　⑩交叉主题，如可持续性、非殖民化和交叉性。

　　以上就是关于谢菲尔德大学大一data science核心课程补习的相关内容，希望能帮助到有需要的同学。大家在学习中遇到任何问题，都可以找考而思的专业老师咨询噢!