澳洲数据科学的多元统计MAST90138Multivariate Statistics for Data Science课程介绍

数据科学的多元统计

MAST90138

Multivariate Statistics for Data Science

学习目标

课程内容：

现代统计学和数据科学处理的数据具有多个维度。多变量方法用于处理这些类型的数据。本课程讨论了用多元数据进行监督和非监督学习的方法。特别介绍了分类、聚类和降维的方法，这些方法特别适用于高维数据。课程还讨论了参数和非参数方法。

学习成果：

完成本课程后，学生将能够：

1、理解多元数据的结构，尤其是高维数据。

2、选择、实施和证明执行分类、聚类和降维的适当方法。

3、理解多元数据中所用方法的统计学基础，并检查假设是否成立。

4、在这一领域或相关领域继续深造，或者做好成为应用统计学家或数据科学家的准备。

通用技能：

学生将有机会练习和强化：

1、问题解决技能：处理不熟悉的问题并确定相关解决策略的能力；

2、分析技能：构建和表达逻辑论点的能力，以及用抽象或概括的术语提高分析的清晰度和效率的能力；

3、合作技能：在团队中工作的能力；

4、时间管理技能：在平衡相互竞争的任务的同时满足常规期限的能力。

课程评估：

1、三次长达20页的书面作业，各占15%，共45%。

2、期末考试，3小时，55%。

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