對于決策者來說，數據就是黃金。但前提是能夠準確解讀數據。應用數據分析課程輔導將大數據分析培訓與決策科學相結合，可以讓你獲得數據處理和管理方面的技能。

在輔導后，你將獲得高級數據分析、統計推斷，包括使用機器學習、開發復雜問題的新模型、量化決策、應用數據分析來制定可持續成功的組織戰略等技能。

APP DATA 1010 - 道德與數據管理 I

本課程開發了一個框架來理解收集和管理數據集的道德問題。我們研究數據在社會中的道德使用方式，以及不道德行為的影響。本課程涵蓋數據所有權、隱私、匿名性、有效性和公平性等方面。FAIR 數據原則(可查找、可訪問、可互操作、可重復使用)作為一種管理策略引入，用于思考如何以最大程度地使用和重復使用數據的方式共享數據。

SCIENCE 1500 —數據科學入門 - 掌握數據

在本課程中，您將熟悉所有主要的現代數據科學方法，包括機器學習技術和大數據分析策略。至關重要的是，本課程的學生將通過創新和多學科的方法學習解決問題。在對不同類型的數據分析問題進行基本介紹后，學生將學習來自研究前沿的各種算法。

MATHS 1004 —數據科學數學 I

本課程介紹與數據和計算機科學相關的基本數學概念，并為進一步學習數據科學、統計學和網絡安全奠定基礎。涵蓋的主題包括概率：集合、計數、概率公理、貝葉斯定理;微積分的應用：積分和連續概率分布、級數近似;線性代數：向量和矩陣、矩陣代數、向量空間、特征值和對角化。本課程將這些基本數學概念與現代數據科學應用聯系起來，并介紹使用 Python 編程的數學應用。

MATHS 1012 —數學 IB

本課程介紹微積分和線性代數的基本概念和技術，強調它們之間的相互關系以及在工程、科學和金融領域的應用，向學生介紹計算機在數學中的應用，并培養解決理論和實際問題的技能。涵蓋的主題包括：微積分：微分方程、序列和級數、冪級數、二元微積分。代數：子空間、秩定理、線性變換、正交性、特征值和特征向量、線性代數的應用。

ECON 1008-數據分析 I

本課程向商業、經濟學等學科的學生介紹統計學的基本概念和方法，重點是通過計算和理論建立統計推理和解釋能力。課程涵蓋描述統計和推斷統計兩大分支，前者涉及數據收集和圖形化表達，后者涉及樣本數據的估計和測試。學生將學會在現實環境中使用統計工具，并了解統計推斷的局限性和倫理問題。

STATS 1000 - 統計實踐 I

本課程介紹了統計學在現實世界中各種情況的當代應用。它具有很強的實用性，使用統計軟件包 R 來分析真實數據。涵蓋的主題包括：數據的組織、描述和呈現;實驗和調查的設計;隨機變量、概率分布、二項分布和正態分布;統計推斷、顯著性檢驗、置信區間;均值和比例的推斷、單樣本檢驗、兩個獨立樣本、配對數據、t 檢驗、列聯表;方差分析;線性回歸、最小二乘估計、殘差和變換、回歸系數的推斷、預測。

STATS 1005-統計分析和建模 I

本課程將介紹常用統計方法背后的關鍵原理，例如置信區間、假設檢驗、均值和比例推斷以及線性回歸。它將加深對這些概念的數學理解，其中許多概念在中學學習中已經很熟悉。將在醫學、科學、技術、政府、商業和制造業等領域的一系列問題上說明基本和更高級統計方法的應用。將通過一系列計算機實踐來開發統計軟件包 R 的使用。。

APP DATA 2010 - 數據處理和可視化 II

本課程涵蓋了如何管理大型數據集以提取有意義的信息的基礎知識。數據存儲和訪問的概念是在實踐學習環境中開發的。大型數據集的可視化使我們能夠理解原本不明顯的微妙模式。本課程將使用 Python 作為其核心編程環境，使用來自各種不同學科的真實示例數據集。

APP DATA 2015 - 數據馴服和預測

數據分析的基礎是統計學。本課程將涵蓋隨機抽樣和偏差、實驗設計、回歸統計和異常值、分類技術以及無監督“機器”學習的概念。本課程將使用 R 作為其核心編程環境，使用真實的示例數據集。

APP DATA 2020 - 編程 II

本課程介紹使用 MATLAB 和 Excel 進行編程的基本概念。編程主題包括：語法和語義;數據類型、控制結構和函數;處理文件和數據;以及運行、測試和調試代碼的機制。解決問題的主題包括：算法在解決問題過程中的作用;算法的實施策略;以及算法的概念和屬性。特定學科的數據將用于提供需要編程技能的真實示例。

STATS 2107 - 統計建模和推斷 II

本課程通過使用免費統計軟件包 R 介紹統計推斷和線性統計模型的原理，為您提供這些技能。涵蓋的主題包括：點估計、無偏性、均方誤差、置信區間、假設檢驗、功效計算、單樣本和雙樣本程序的推導：簡單線性回歸、回歸診斷和預測：線性模型、方差分析 (ANOVA)、多元線性回歸、因子實驗、協方差分析模型(包括平行和獨立回歸)和模型構建，包括估計和測試的最大似然法。

STATS 3001-統計建模 III

在本課程中，將對線性模型進行嚴格的討論，并開發各種擴展。課程非常注重實踐，統計軟件包 R 被廣泛使用。涵蓋的主題包括：線性模型、最小二乘估計、廣義最小二乘估計、估計量的性質、高斯-馬爾可夫定理;最小二乘的幾何、線性模型的子空間公式、正交投影;回歸模型、因子實驗、協方差分析和模型公式;回歸診斷、殘差、影響診斷、變換、Box-Cox 模型、模型選擇和模型構建策略;邏輯回歸模型;泊松回歸模型。

STATS 3022-數據科學 III

本課程將介紹現代數據科學的基本概念。它將為學生提供處理真實、雜亂數據的工具，了解適當的使用方法，并讓他們能夠安全地使用這些工具。主題將包括數據結構;回歸模型，包括套索回歸、嶺回歸和帶樣條的非線性;分類模型，包括邏輯回歸、線性判別分析、支持向量機和隨機森林;以及無監督學習方法，如主成分分析、k 均值和層次聚類。實踐技能將集中在 R 中的數據科學上。

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。