一、課程簡介

COM6018 課程旨在教授學生使用 Python 進行數據科學的基本技術和方法。這門課程涵蓋了數據獲取、清理、分析和可視化等關鍵技能。學生將在課程中學習如何利用 Python 的強大庫，如 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-learn 等，來處理和分析數據，為數據驅動的決策提供支持。

二、輔導需求分析

1.課程難度：這門課程要求學生具備一定的編程基礎，理解 Python 的基本語法和數據結構。對于初學者來說，在掌握數據處理和分析方法時可能會遇到困難。

2.作業和項目：作業通常包括數據清洗、分析和可視化的實際項目。這就要求學生能夠獨立完成數據科學工作流程，從獲取數據到最終的可視化呈現。

三、課程難點

1.數據處理與清洗：學生需要熟悉數據預處理的方法，包括缺失值處理、數據轉換和標準化等。這些步驟對于數據分析至關重要，因為不準確或不完整的數據可能會導致錯誤的分析結果。

2.數據分析與建模：理解基本的數據分析技術，如描述性統計和回歸分析，以及機器學習模型，如線性回歸、決策樹等。這需要一定的數學和統計基礎，對于沒有相關背景的學生來說可能是一個挑戰。

3.可視化技巧：學習如何使用 Matplotlib 和 Seaborn 等庫進行數據可視化，以清晰地展示分析結果。這需要掌握圖表選擇和設計原則，以便有效地傳達數據信息。

四、海馬課堂的輔導建議

1.分階段講解 Python 技能：海馬課堂的導師會通過逐步示范和實例練習，幫助學生掌握 Python 數據科學相關庫的使用，提高編程能力。從基礎的語法開始，逐步深入到數據處理、分析和可視化的各個環節。

2.結合實際數據集：使用真實數據集進行分析項目，鼓勵學生應用所學技能解決實際問題，加深對知識的理解。通過實際案例的操作，學生可以更好地掌握數據科學的工作流程，提高解決實際問題的能力。

3.加強可視化練習：提供可視化案例分析，讓學生在實踐中掌握有效的數據展示技巧，提升其數據呈現能力。良好的可視化可以使復雜的數據更加直觀易懂，有助于決策者更好地理解數據背后的含義。

無論是遇到怎么樣的課程難題，海馬課堂的留學生課程輔導將為學生提供全方位的幫助。我們的導師將與學生密切合作，確保他們在每一門課程中都能獲得優秀表現。選擇海馬課堂，讓學習變得輕松愉快，實現你的學術目標!

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