美国南加州大学Data Science数据科学课程辅导(必修课概述)

美国南加州大学Data Science数据科学课程旨在为学生提供计算机科学的核心背景，以及在获取、存储、访问、分析和可视化与不同现实世界领域(包括能源、环境、健康、媒体、医药和交通)相关的大型、异构和实时数据方面的专门算法、统计和系统专业知识。Data Science专业共有三门必修课，课程概述如下。

美国南加州大学Data Science数据科学必修课概述：

一、CSCI 570 -算法分析

这门课讲的是计算问题的算法设计，以及如何清楚地思考分析正确性和运行时间。课程的主要目标是为学生将来需要解决的新问题提供设计和分析算法所需的智能工具。

CSCI 570课程探讨了基本的算法设计技术，如贪婪、分治、动态规划、网络流、归约、近似、线性规划和随机化，以实现高效的算法构造。课程描述了图灵机，并解释了NP完全性对于有效解决这些问题的可能性意味着什么。

二、CSCI 585 -数据库系统

这门课涵盖了计算机化数据库系统的设计、分析、使用和实现的基本概念、原理、技术和机制。主要的信息管理概念和技术将被介绍：信息建模和表现，信息接口——访问、查询和操作，实现结构，以及分发问题。

CSCI 585课程检视的数据库和信息管理系统技术代表了最新的技术，包括传统的方法和最近的研究发展。通过提供“理论”和“实践”的平衡观点，课程应该可以使学生理解、评估和利用实用的数据库和信息管理系统。

三、CSCI 561 -人工智能基础

这门课将从智能系统的角度教授人工智能。学生将学习算法，这些算法有助于建立能与环境智能互动的系统，包括那些计划、学习和推理世界的系统。

CSCI 561课程内容涉及问题解决和搜索，盲目搜索和提示性搜索，一阶逻辑和逻辑推理系统，神经网络学习，概率决策和概率推理等。

虽然我们只概述了美国南加州大学Data Science数据科学课程中的必修课，但是无论是必修还是选修，只要同学有补习需求，我们都能安排辅导。同学若想进一步了解相关情况，就立即和我们联系吧。