課程代碼：DS-GA 1002

　　輔導需求

　　課程中的很多內容都需要用到微積分和線性代數的知識。例如，在推導概率密度函數、計算期望和方差等過程中，需要對微積分的積分和求導操作熟練掌握;在處理多元隨機變量和高斯隨機向量等內容時，線性代數中的矩陣運算和向量空間的概念是必不可少的

　　課程安排

　　對于編程基礎薄弱的學生，開設專門的 Python 或 R 語言基礎課程，從語法、數據結構、控制流等基礎知識入手，通過大量的實例和練習，幫助學生快速掌握編程語言的基本操作;逐步提高學生的編程能力，概率統計理論與編程實踐融合指導;提供實際的數據集，讓學生運用所學的編程和概率統計知識進行數據分析。

　　在分析過程中，指導學生如何選擇合適的統計方法、建立模型，并通過編程實現數據處理和模型求解，同時，引導學生對結果進行解釋和分析，培養學生的綜合應用能力

　　課程難點

　　概率理論是這門課程的基礎，其中涉及到各種概率空間、條件概率、獨立性等概念，這些概念較為抽象，需要學生具備較強的邏輯思維能力才能理解透徹，在數據科學領域，需要將理論與編程實踐相結合。學生需要掌握如何使用編程語言(如 Python 或 R)來實現概率和統計模型，以及如何對實際數據進行處理和分析。

　　專業課程

　　??DS-GA 1003：Machine Learning(機器學習)

　　??DS-GA 1006：Capstone Project and Presentation(實踐項目及展示)

　　??CSCI-GA 1170：Fundamental Algorithms(基本算法)

　　??CSCI-GA 2433：Database Systems(數據庫系統)

　　??CSCI-GA 2110：Programming Languages(編程語言)

　　海馬課堂如何幫助你

　　1.輔導團隊結合學生需求及特點定制教學方案，導師根據學生反饋逐一拆分講解疑難點。

　　2.積極備課，上課細心講解，針對學生薄弱的部分加強鞏固，課后反饋詳細，與學習教練配合默契。

　　3.帶領學生整理高頻考點，歸納同類題型解題思路。即便自身事務繁雜，也時刻關注著學生的學習情況，全程答疑耐心。

　　4.及時響應學生各種需求，提供情緒價值，為學生及時處理問題。