數據科學理學碩士課程輔導提供數據收集、整理、管理和分析方面的高級技術和實踐技能。在海馬課堂進行課程輔導后，您將深入了解數據科學中使用的計算和統計方法的一般原理，以及它們的基本假設和局限性。

一、課程設置

數據科學家的計算機編程(15 學分)或大數據技術(15 學分)

數據庫、數據倉庫與信息檢索 (15 個學分)

數據挖掘(15個學分)

統計學習要素(15個學分)

金融統計學(15學分)

代理與多代理系統 (15 學分)

自然啟發學習算法(15 個學分)

模式識別、神經網絡與深度學習(15 個學分)

網絡數據分析(15學分)

大數據技術 (15 學分)

數據可視化簡介(15學分)

計算機視覺(15 個學分)

用數據講故事 (15 學分)

二、課程學習重點

1.數據科學基礎

數據科學碩士課程首先介紹數據科學的基本概念，包括數據處理、數據分析和數據可視化。學生將學習如何使用各種數據處理工具，如Python和R，來清洗和處理大數據集。課程還包括對數據科學的歷史背景和應用場景的介紹，幫助學生建立扎實的理論基礎。

2.數據分析與統計方法

數據分析是數據科學的核心部分。學生將學習統計學原理、數據建模技術和高級分析方法。這包括回歸分析、假設檢驗、方差分析等統計方法，以幫助學生從數據中提取有價值的信息。此外，學生還將學習如何設計實驗和調查，以獲得可靠的數據結果。

3.機器學習與人工智能

機器學習和人工智能是現代數據科學的重要組成部分。課程涵蓋了監督學習和非監督學習的基本算法，如決策樹、隨機森林、支持向量機、神經網絡等。學生將學習如何應用這些算法來解決實際問題，包括分類、回歸、聚類等任務。課程還包括深度學習的基本概念，幫助學生理解復雜數據模式的學習過程。

4.數據可視化與報告

數據可視化是將數據分析結果以圖形化的形式呈現給決策者的重要手段。課程教授如何使用數據可視化工具和技術，如Matplotlib、Seaborn、Tableau等，來創建清晰、有效的圖表和報告。學生將學習如何將復雜的數據集轉化為易于理解的可視化效果，以支持數據驅動的決策過程。

5.大數據技術

隨著數據量的急劇增長，大數據技術變得越來越重要。課程介紹了大數據的概念和技術，包括分布式計算、數據存儲、數據處理框架(如Hadoop和Spark)等。學生將學習如何處理和分析大規模數據集，并理解這些技術在實際應用中的挑戰和解決方案。

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。