澳洲数据科学的统计建模MAST90139Statistical Modelling for Data Science课程介绍

数据科学的统计建模

MAST90139

Statistical Modelling for Data Science

学习目标

课程内容：

统计模型是数据科学应用的核心。本课程开发了一系列建模方法，如线性和广义线性模型、混合模型和非参数回归。讨论了应用时间序列，纵向和空间数据。介绍了因果推理和处理缺失数据的方法。

学习成果：

完成本课程后，学生将能够：

1、理解基本的统计建模框架和这种模型的局限性。

2、为来自不同环境的数据开发统计模型。

3、以严格和合理的方式适当处理数据相关问题，如缺失和不完整的数据。

4、了解如何对数据中的依赖关系进行建模，例如发生在时间和空间域中的依赖关系。

5、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。

课程评估：

1、持续评估，60小时的作业，占总成绩的45%。

2、期末考试，3小时，占总成绩的55%。

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