首页> 阿德莱德大学 > 澳大利亚阿德莱德大学商科Data Analysis课程解析:APP DATA 3010
发布时间:2022-08-30 17:28:00
发布来源:考而思
摘要:澳大利亚阿德莱德大学Data Analysis课程APP DATA 3010介绍了现代数据科学的基本概念。课程为学生提供了处理真实、杂乱数据的工具,目的是让学生掌握适当工具的使用方法,并培养安全使用这些工具的能力。课程涵盖的主题有:数据结构;回归模型;分类模型;以及主成分分析、k-means、层次聚类等无监督学习方法。
澳大利亚阿德莱德大学Data Analysis课程APP DATA 3010介绍了现代数据科学的基本概念。课程为学生提供了处理真实、杂乱数据的工具,目的是让学生掌握适当工具的使用方法,并培养安全使用这些工具的能力。课程涵盖的主题有:数据结构;回归模型(套索回归、岭回归和样条非线性);分类模型(逻辑回归、线性判别分析、支持向量机和随机森林);以及主成分分析、k-means、层次聚类等无监督学习方法。下面是课程的详细解析。
一、课程关键主题
1、建模框架
2、预处理;模型论;重采样
3、惩罚回归;分类建模
4、LDA / SVM
5、非参数树;随机森林
6、特征选择;无监督学习
二、课程学习成果
顺利完成课程后,学生将能够:
1、展示对机器学习基本原理的理解。
2、识别对给定的数据分析问题使用哪种方法。
3、展示对所选方法的统计基础的理解。
4、安全地实施任何选择的方法并解释结果。
5、运用课程所涉及的理论,解决一系列适当难度的问题。
三、课程评估信息
1、Online quizzes:每周强化课程内容。
2、Written assessments:在为期四周的项目中,使用R来应用课程中的理论,以适当的难度解决一系列问题。
3、Test:每4周进行一次课堂评估,加强课程内容,并提供进度反馈机制。
4、Written exam:展示在理解关键数据科学概念方面的熟练程度。
5、Practical exam:展示在实施关键数据科学概念方面的熟练程度。
希望以上关于阿德莱德大学Data Analysis课程的解析能够帮助同学进一步完善学习规划,从而更好地完成课程学习任务。
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