數據科學碩士課程旨在培養學生在數據分析、機器學習和大數據處理方面的高級技能。該課程結合了理論學習與實際操作，涵蓋數據挖掘、統計分析、編程和數據可視化等核心領域。在海馬課堂進行課程輔導后，學生將學習使用Python、R等編程語言，并掌握如TensorFlow、Keras等流行的數據科學工具和框架。

課程輔導內容

1.數據科學導論(ECMM443)

在本模塊中，您將了解廣泛且快速發展的數據科學領域。您將了解與數據科學相關的核心能力和應用領域，包括數據處理和可視化、機器學習、統計建模、社交網絡分析、文本挖掘。您還將探索數據科學如何改變商業和社會，并了解數據科學的道德和治理方面。實踐練習、個人學習和小組合作將鞏固你的學習成果，為以后的學習打下基礎。

2.數據科學基礎知識(ECMM444)

數據科學依賴于扎實的數學和編程基礎。在本模塊中，您將學習線性代數和概率的基本數學技術。您還將培養特定于數據分析的編程技能，包括如何應用您在計算數據分析過程中學到的數學技術。與數據科學和大型數據集處理直接相關的其他計算方法也將包括在內，例如Python的數據分析包，以及加速大型計算的優化技術。

總的來說，本模塊將確保您擁有支撐數據科學許多中心主題的核心技能和背景知識，包括機器學習、統計建模、網絡分析和計算機視覺。

3.機器學習(ECMM422)

機器學習主要源于計算機科學和人工智能，并借鑒了各種相關學科的方法，包括統計學、應用數學和更專業的領域，如模式識別和神經計算。例如，應用包括圖像和語音分析、醫學成像、生物信息學以及自然科學和工程中的探索性數據分析。本模塊將為您提供機器學習、模式識別、分類和概念獲取的理論和應用的全面基礎。因此，它特別適合計算機科學、數學和工程專業的學生以及任何具有一定概率和編程經驗的學生。

4.從數據中學習(ECMM445)

人工智能機器和軟件必須從環境中吸收數據并據此做出決策。同樣，我們生活在一個數據豐富的社會，必須能夠理解復雜的數據集。本模塊將向您介紹從數據中學習的機器學習方法。您將從理論角度了解主要的學習范式，并通過一系列研討會獲得實踐經驗。在整個模塊中，重點是處理真實數據，您將使用、修改和編寫軟件來實現學習算法。能夠可視化數據通常很有用，您將獲得減少大型數據集維度以促進可視化和理解的方法的經驗。

該模塊還將涵蓋一些最新的神經網絡架構和相關的學習算法。

海馬課堂專業課程輔導

1.擁有4000+嚴選碩博學霸師資。針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師。

2.根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排。

3.中英雙語詳細講解課程中的考點、難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。