悉尼大学Principles of Data Science数据科学原理课程详述

悉尼大学Principles of Data Science数据科学原理课程的重点是理解和应用相关的概念、技术、算法和工具进行数据分析、管理和可视化，目的是发现信息和知识，以指导有效决策，并从大型数据集获得新的见解。为此，课程提供了使用Python编程语言进行数据管理、分析、建模和可视化的广泛介绍。

一、悉尼大学Principles of Data Science数据科学原理课程内容概述：

1、使用强大的通用Python脚本语言开发定制软件

2、使用各种数据库进行数据收集、清理、预处理和存储

3、探索性数据分析，以了解和描绘复杂数据集

4、挖掘未标记的数据以识别关系、模式和趋势

5、从标记数据进行机器学习以预测未来

6、向不同受众传达调查结果，包括有效的数据可视化。

二、悉尼大学Principles of Data Science数据科学原理课程每周主题：

1、数据科学和大数据简介

2、使用电子表格进行数据探索

3、使用Python进行数据探索

4、清理和存储数据

5、查询和汇总数据

6、假设检验和评估

7、数据挖掘：关联规则和降维

8、数据挖掘：聚类

9、机器学习：回归

10、机器学习：分类

11、非结构化数据

12、学习单元复习

13、产品思维和道德

三、悉尼大学Principles of Data Science数据科学原理课程学习成果：

1、选择适用于评估基于数据分析的预测模型的统计技术，并证明这一选择的合理性。

2、选择适合汇总和分析数据集的统计技术，并证明这一选择的合理性。

3、应用社会科学的概念和术语来描述和分析数据分析任务在其组织环境中的作用。

4、了解数据科学在决策中的作用。

5、了解数据分析任务各阶段中存在的技术问题，以及可用于处理这些问题的不同技术和工具的特性。

6、使用适当的技术处理大型数据集。

7、执行整个设计和实施周期，以创建一个渠道来分析大型异构数据集。

8、寻找在数据分析过程中如何使用方法或工具的细节。

9、以口头和书面形式交流分析渠道产生的结果，包括有意义的图表。

10、交流用于分析大型数据集的过程，并证明所用方法的合理性。

学生在学习悉尼大学Principles of Data Science数据科学原理课程的过程中如果遇到问题，可以随时联系我们，我们会及时安排悉尼大学课程辅导老师进行解答。