俄亥俄州立大学OSU数据分析专业课程成绩怎么算？

　　俄亥俄州立大学OSU数据分析专业的数据分析统计推断课程从样本中介绍了总体的基本推理方法，包括点估计和区间估计，以及假设的建立和检验。统计理论被介绍来证明这些方法。课程强调了将经典思想应用于大数据时出现的挑战，部分是通过使用计算和模拟技术强调的。这门课的成绩是通过多种方式进行评估的，涉及出席率和参与率、家庭作业、实验、课程检查(和测验)、以及考试。具体的分配如下所述。

　　1、出席率和参与率(5%)

　　教师会在一系列活动中观察同学的出勤率和参与率，并予以记录，这5 %最后会添加到同学的最终成绩当中。

　　2、家庭作业(20%)

　　这门课的家庭作业将占总成绩的15%。所有的作业都将计入最终成绩，所以请确保作业都能准时提交。

　　3、实验(15%)

　　实验作业将占课程总成绩的15%。大多数周的实验作业结合了最近的课程主题和编码。实验通常要在R Markdown中完成，并于周五晚上11:59之前提交，且必须编译成有组织的、专业的PDF文档。最低的实验成绩会被去掉。

　　4、课堂检查(和测验)(15%)

　　课堂检查将占课程总成绩的15%。通常会在课堂上或课后给出。这些作业的目的是让同学练习，确保跟上课程内容。如果不参加课程，就不能尝试、提交或获得这些作业的分数。最低的课堂作业成绩会被去掉。

　　5、考试(45%)

　　这门课会进行三次考试，每次占总成绩的15%。

　　同学有任何俄亥俄州立大学OSU数据分析专业课程相关的问题都可以让我们的老师来辅导，无论是作业、实验还是考试，我们都能安排有针对性的辅导。这样就能尽可能地保证自己在每一次的评估中都获得比较好的成绩反馈。