杜克大學數據科學專業留學生課程能輔導嗎?可以的，同學。我們可以為大家匹配專業度最適合的教師為您進行課程輔導，保證您的服務效果。接下來讓我們看看數據科學專業課程的主要內容吧!

一、課程簡介

數據科學領域涉及將統計概念和計算技術應用于與科學、工程、醫學、商業等相關的各種數據分析問題的理論、方法和工具。其目的是檢查、清理、轉換和建模數據，以發現有用的信息，提出結論并支持決策。這是一個新興的話題，在當今科學技術的幾乎每一個學科中都發揮著關鍵作用，并已成為一個不可缺少的組成部分。

數據科學是一個高度跨學科的領域。數據科學的方法論大多來源于統計學理論。實現這些統計方法的計算算法是以數值計算和優化為基礎的，并且經常在由大規模計算單元和存儲設備組成的大規模硬件平臺上執行。這些類型的數據分析可以應用于自然科學和社會科學的各種具體問題，并作為人工智能的基礎。數據科學可以廣泛地應用于經濟學、生物學、醫療保健、定量社會科學(包括全球健康和環境科學)以及人文科學(如數字媒體)。眾多新的應用正在被發現，已有的技術正在以新的方式被應用來解決新出現的問題。同時，各種職業機會向接受過跨學科數據科學適當培訓的學生開放。

二、核心課程

Math 101- 微積分入門

本課程提供微積分的介紹，該學科是現代數學的大部分基礎，在科學和其他領域有無數的應用。該課程涵蓋了基本的微積分概念(極限、連續性、微分、積分)，并探討了相關的應用。對這些概念的處理不假定有微積分的知識。推薦給以前沒有學習過(高中水平)微積分課程的學生。已有微積分課程的學生，建議改選MATH 105。

MATH 105- 微積分

微積分是現代數學很大一部分的基礎，在科學和其他領域有無數的應用。本課程涵蓋基本的微積分概念(極限、連續性、微分、積分)并探索相關的應用。對這些主題的處理是嚴格的，它涉及數學邏輯和ε-delta語言的基本原則。推薦給以前學過(高中水平)微積分課程的學生。不對已獲得MATH 101學分的學生開放。

STATS 302- 機器學習的原理

本課程包括最大似然估計、線性判別分析、邏輯回歸、支持向量機、決策樹、線性回歸、貝葉斯推理、無監督學習和半監督學習。由于內容重疊，學生不允許同時選修MATH 405和STATS 302。計劃主修數據科學的學生應該選修STATS 302。

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