南安普顿大学数据和决策分析辅导

同学你好，我们考而思的老师是可以辅导南安普顿大学数据和决策分析专业课程和作业的，我们是专业的留学生学术辅导中心，师资分布全球，无论你在留学的哪一个阶段，我们都能帮助你，通过考而思，让你得到更好更顺利的未来。

必修课程：

数据科学家的确定性或方法

本课程旨在向学生介绍运筹学中使用的一些主要确定性技术，即线性和整数规划。

Python入门

本课程旨在教学生编写结构化计算机程序的基础，适用于任何高级编程语言。

可能性和贝叶斯推理

该课程开发了对参数统计模型进行推理的方法。

机器学习

该课程的目的是向学生介绍机器学习的基础，即使用数据进行统计学习、预测和决策的计算方法。

提交报告

这是一个自学课程，旨在培养研究、撰写和提交运营研究/数据和决策分析报告所需的技能。

项目

南安普敦大学的运筹学或管理科学组的一名工作人员为学生分配了一个外部组织的项目或设计的主题。

数据科学家的统计计算

本课程将介绍基本的统计程序设计。

数据科学家的随机或方法

随机或方法为学生提供了运筹学中随机元素的基础。

选修课程：

分析咨询技能

第一个案例研究是由一家公司在一天内进行的，重点是当前感兴趣的问题的建模。第二个案例研究持续了四天，需要解决一个复杂的问题。

基于计算机的统计建模

本课程的目的是从统计学的角度提供一个基于计算机的数据分析的现代观点。

信用风险和数据分析

该课程将首先定义数据分析的概念和CRISP-DM流程，该流程由三个步骤组成:数据预处理、数据挖掘和后处理。

数据分析

该课程介绍了在运筹学中使用电子表格、数据库和R进行建模。

数据挖掘

数据挖掘的挑战是将原始数据转化为有用的信息和可操作的知识。

数据可视化

欢迎使用数据可视化课程！在本课程中，您将学习可视化数据背后的术语、概念和技术，并将使用一系列工具来获得创建数据可视化表示的经验。

实验设计

在计划实验时，收集的数据必须尽可能相关和信息丰富。

金融投资组合理论

该课程旨在向学生介绍投资组合理论的基础知识。首先概述私人投资者和大型机构投资者可能希望拥有股票投资组合的原因，该课程将考虑风险和回报如何随着股价变动而变化，并向学生介绍马科维茨投资组合理论的基础知识。然后，在检查N资产组合的风险/回报图之前，将考虑说明了的两种资产的情况

灵活回归

该课程将引入和开发灵活的统计建模方法，允许对一般和复杂形式的数据进行建模，扩展线性和/或广义线性建模的早期课程中已经遇到的想法。

预测

该课程将向学生介绍时间序列模型和相关的预测方法。

非线性优化

非线性规划被用于各种应用，从机器学习和数据科学到金融和工程。

收入管理

该课程介绍了收入管理的理论和实践

以上就是南安普顿大学数据和决策分析专业的相关课程，考而思旨在为所有留学生同学提供最暖心的服务，截至2019年考而思教育已累积辅导学员超过20万人次，赢得了合作伙伴与学生乃至学生家长的信赖。