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发布时间:2022-05-26 12:14:14
发布来源:考而思
摘要:学生将学习如何使用现代数据科学工具可视化和分析来自各个领域的连续和分类数据。分布、抽样、估计、置信区间、实验设计、推理、相关性的概念将以实用的数据驱动方式介绍。
今天小编来为大家介绍一下加拿大西安大略大学的数据科学专业的核心课程DS1000,感兴趣的同学可以接着看下去了~
【DS1000课程介绍】
课程代码:DS1000
课程名称:数据科学概论
课程概述:
学生将学习如何使用现代数据科学工具可视化和分析来自各个领域的连续和分类数据。分布、抽样、估计、置信区间、实验设计、推理、相关性的概念将以实用的数据驱动方式介绍。
课程目标:
1、理解并正确使用与统计和数据相关的基本词汇科学。
2、解释,创造和批判性地评价图形和数字数据摘要。
3、理解并欣赏概率、机会、随机性和“平均”。
4、理解、评估和评论数据分析的结论。
5、将本课程所学的概念应用于未来的课程、职业和日常生活。
课程内容:
1、分类变量(饼图和条形图),定量变量(直方图,主干图,时间图)
2、平均值,中位数四分位数,Five-number总结
3、内部四分位范围,箱线图和发现异常值,标准偏差
4、选择测量中心和可变性
5、正态分布,68-95-99.7规则,寻找正常比例
6、解释变量和响应变量,显示“关系:散点图,测量线性相关(人的相关系数)
7、回归直线,最小二乘回归线,软件回归输出的例子,注意相关性和回归,关联并不意味着因果关系
8、双向列联表相对风险,优势比辛普森悖论
9、总体与样本,简单随机抽样分层随机抽样,为什么我们可以相信随机样本?,抽样调查的注意事项
以上就是为大家整理的西安大略大学DS1000数据科学概论课程的主要课程内容,因为是基础的课程,所以课程内容是较为全面的,大家要是在学习上遇到问题的可以随时在线联系我们进行辅导哦~
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