在未來，您將學(xué)習(xí)專為這門新課程設(shè)計的融合理論背景和實踐技能的單元，包括數(shù)據(jù)科學(xué)的數(shù)學(xué)工具、高級線性建模和分類以及算法和機器學(xué)習(xí)。如果你覺得這門課程頗具難度，那么你可以點擊藍字隨時尋求課程預(yù)習(xí)。下面介紹可能的預(yù)習(xí)內(nèi)容。

1.概率與統(tǒng)計(MATH10013)

早期對機會游戲的研究促使概率理論形式化的嘗試，直到柯爾莫哥洛夫1933年提出公理化理論后，才為該領(lǐng)域奠定了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)幕A(chǔ)。本單元從概率空間的概念開始，介紹概率模型和隨機變量的基本屬性，討論概率、期望值等感興趣量的評估技術(shù)。然后，介紹參數(shù)統(tǒng)計模型，涵蓋參數(shù)估計、估計量的質(zhì)量評估、置信區(qū)間和假設(shè)檢驗，最后開發(fā)線性回歸模型。

2.科學(xué)家編碼和數(shù)據(jù)分析簡介(SCIF10002)

涵蓋的主題如下：

使用現(xiàn)代計算機語言 Python 進行科學(xué)編程簡介

現(xiàn)代代碼開發(fā)環(huán)境和調(diào)試

數(shù)據(jù)可視化和圖形編程

計算機科學(xué)概念：編程模型、算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

3.C(++) 和 R 中的算法和編程(MATH10017)

該單元首先介紹計算硬件，隨后講解高級和低級編程語言的區(qū)別。課程包括兩個部分：第一部分專注于C/C++編程，涵蓋控制流語句、函數(shù)與對象創(chuàng)建、堆內(nèi)存管理，以及遞歸與算法復(fù)雜性等編程模式；第二部分聚焦于R統(tǒng)計軟件中的算法實現(xiàn)和數(shù)據(jù)分析，幫助學(xué)生在數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用中掌握高級解釋型編程語言的潛力。

4.矩陣代數(shù)和線性模型(MATH10016)

在本單元中，學(xué)生將學(xué)習(xí)矩陣的操作及其屬性(乘法、行列式、逆);如何將矩陣鏈接到線性映射;解決線性方程組的多種方法;如何使用、計算和解釋特征值和特征向量;使用內(nèi)積和正交性;如何根據(jù)數(shù)值復(fù)雜性的考慮選擇適當(dāng)?shù)姆椒?在標(biāo)準(zhǔn)編程語言(如 Python)中實現(xiàn)上述許多技術(shù)的算法;如何根據(jù)這些方法來制定實際問題以及如何解釋結(jié)果。

5.應(yīng)用分析A(MATH10023)

以下主題按主題排列，而不是按呈現(xiàn)順序排列。

集合、邏輯量詞、證明方法。

數(shù)字系統(tǒng)。實數(shù)和最小上界性質(zhì)。

序列：有界性、收斂性、極限。波爾扎諾-魏爾斯特拉斯定理和柯西準(zhǔn)則。

級數(shù)：收斂、幾何級數(shù)、調(diào)和級數(shù)、收斂檢驗。絕對收斂和條件收斂。

連續(xù)函數(shù)：定義和性質(zhì)。中間值和極值定理。

可微函數(shù)：定義和性質(zhì)。微分規(guī)則。反函數(shù)。最小值和最大值。中值定理。高階導(dǎo)數(shù)和泰勒定理。

基本超越函數(shù)：指數(shù)和對數(shù)。洛必達法則。三角函數(shù)。

凸函數(shù)：性質(zhì)、優(yōu)化、不等式。

積分：微積分基本定理。積分方法。不定積分。

常微分方程的簡要介紹。

6.應(yīng)用分析 B(MATH10024)

應(yīng)用分析 B 側(cè)重于多變量函數(shù)的微分。它介紹了多變量微積分的基本方法，并介紹了梯度、Hessian 矩陣、拉格朗日乘數(shù)和 n 維積分。它研究有約束和無約束的優(yōu)化問題，并解釋了如何應(yīng)用多變量微積分來解決數(shù)據(jù)科學(xué)中的許多問題。

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2.根據(jù)學(xué)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(xì)講解課程中的考點、難點問題，并提供多方位的課前預(yù)習(xí)，輔助學(xué)生掌握全部課程知識，補足短板。