英国数据科学方法MATH70026Methods for Data Science课程介绍

数据科学方法

MATH70026

Methods for Data Science

学习目标

课程内容：

本课程提供了现代数据科学方法的实践介绍。课程将通过互动讲座向学生介绍数据可视化和分析，以及机器学习的基础知识。

课程主题：

1、数据分析和可视化的计算工具；

2、探索性数据分析；

3、机器学习方法：监督和非监督；神经网络和深度学习；基于图形的数据学习；

4、实践中的机器学习：回归、k-最近邻、随机森林、支持向量机、神经网络、主成分分析、k-均值、谱聚类、流形学习、网络统计、社区检测；

5、数据分析、机器学习和相关数值方法的当前研究问题。

学习成果：

成功完成本课程后，学生将能够：

1、使用计算工具可视化和探索数据；

2、理解从数据中学习的基本概念和挑战；

3、分析一些常用的学习方法；

4、比较学习方法并确定对给定问题的适用性；

5、描述监督学习和非监督学习的原理和区别；

6、清晰简洁地传达数据分析或学习应用的结果；

7、评价和评估出现在科学和数学杂志上的新算法和计算方法；

8、设计和实现新开发的算法和方法。

展开全部

英国数据科学方法课程辅导

课程课件讲解

同步海外各大院校学习进度+原版课件，PPT课件知识点讲解，包含但不限于作业讲解、考试突击辅导、论文essay辅导等，提高GPA，解决课业难题。
作业知识点讲解

作业题目讲解,topic+outline讲解，作业题难点知识点、答题思路指导。
考前冲刺辅导

帮助学生考前快速冲刺，考前直击重点/作答技巧，重点难点梳理+讲解，预测exam考点，更有独家学习资料与干货分享。
挂科appeal

学术不端、论文低分重复度高申诉appeal、考试作弊挂科听证会申诉，全程申诉老师陪同指导，高质量申诉信写作，听证会材料搜集整理，抓住申诉机遇。

免费获得学习规划方案

已有 1129 位留学生获得学习规划方案

英国

*已对您的信息加密，保障信息安全