25FALL香港浸会大学DAAI专业课程预习指南

香港浸会大学的DAAI（数据分析和人工智能）课程侧重于信息系统的概念和实践，涵盖高级信息系统的三个主题（即数据分析、人工智能和智能信息系统）。学生将学习扎实的概念并掌握实践技能，以便能够运用这些概念和技能解决现实世界中的信息系统问题。为了帮助即将入学的学生更好地适应DAAI项目，我们将为大家提供全面的预习指南。

一、课程结构概览

HKBU的DAAI硕士课程主要由核心课程和选修课程组成，涵盖了从数据分析到人工智能应用的全面知识体系。

以下是DAAI项目为学生提供的具体课程：

二、核心课程预习

1、COMP7015 人工智能

本课程旨在介绍人工智能原理和相关技术。学生将学习人工智能理念和算法，并对该领域的当前发展有切身的了解。

2、COMP7035 用于数据分析和人工智能的Python

本课程将介绍Python脚本语言的基本编程结构及其在数据分析和人工智能中的应用。学生将通过一系列关于这两个领域的实践练习，培养基本的编程和解决问题的技能。

3、COMP7180 数据分析和人工智能的定量方法

本课程旨在介绍数据分析和人工智能所需的多种定量方法。课程将采用计算方法来教授定量方法，如线性代数、单变量和多变量微分和微积分、概率和统计以及优化。学生将通过分析典型的数据分析和人工智能模型/算法来学习和掌握定量方法的概念。同时，学生将掌握数据分析和人工智能的问题解决技能。

4、COMP7990 数据分析原理与实践

本课程将介绍数据管理和分析的主要概念。主题主要包括：（1）关系数据库中的数据表示和数据查询的表达；（2）数据分析和数据挖掘的知识；（3）数据可视化的概念；（4）数据安全和隐私管理的原理。

三、掌握数据分析工具

在HKBU的课程中，你将接触到多种数据分析工具和平台。以下是常用的数据分析工具及预习指南：

1、Jupyter Notebook  

Jupyter Notebook是数据科学家常用的交互式编程工具，便于代码编写、数据可视化和报告生成。

• 预习任务：

- 安装Jupyter Notebook并熟悉其基本操作  

- 学习如何在Notebook中组织代码和文档  

- 练习导入数据、绘图和运行机器学习模型  

2、SQL（Structured Query Language）  

SQL是处理结构化数据的重要技能。在数据分析过程中，SQL可以用于从数据库中提取和操作数据。

• 预习任务：

- 学习基本的SQL语法，包括SELECT、WHERE、JOIN、GROUP BY等  

- 理解如何优化SQL查询，提高数据处理效率  

四、学习规划与建议

1、制定学习计划  

根据课程内容和自身基础，制定合理的预习计划，分阶段学习编程、数学和机器学习知识。

2、参与社区讨论  

多参与数据科学和AI领域的社区讨论，如Kaggle、Stack Overflow等，从中获取实战经验和问题解决思路。

3、进行项目实践  

通过实际项目实践加深对所学知识的理解。你可以尝试完成一些简单的AI项目，如房价预测、文本分类、图像识别等。

总之，香港浸会大学的DAAI硕士课程涵盖了数据分析和人工智能的多个重要领域，入学前的预习工作将帮助你更好地应对课程挑战。通过掌握Python编程、数学知识，以及人工智能的基础和数据分析工具，你将在课程中更加游刃有余。

同时，考而思能够为你提供一对一香港浸会大学课程预习辅导。如果你想在专业学术导师的指导下更有针对性地预习硕士课程，可以立即联系考而思的课程顾问。通过辅导，你将建立坚实的知识基础，掌握必要的专业技能，从而更好地开启硕士阶段的学习。