Prework
预先的在线课程包括40个小时的工作和超过200个练习. 该预习课程将帮助学生学习R和Python,并重访线性代数的基本概念, 微积分, 和统计数据.
- 数学/统计学更新你对线性代数和统计的记忆.
- 微积分:练习基本的数据计算技巧.
- Conda安装:以初学者友好的设置开启您的Python之旅!
- Python:专为初学编程的人设计.
- R:学习R处理和分析数据.
数据科学工具包
Unix环境在数据科学领域得到了广泛的应用. 熟悉
为了进行进一步的数据分析,常用工具很重要. 本课程使学生能够透过命令行环境与电脑通讯. 它还
介绍了SQL数据库,这是一种传统的数据库,在计算机上已经得到了广泛的应用
企业设置,以及GitHub,一个程序员常用的文件共享平台
用于版本控制.
使用Python进行数据分析
本课程向学生介绍使用Python编程语言进行数据分析.
学生学习使用Python中的不同数据结构和最流行的数据
分析和可视化包,如numpy、scipy、p和as、matplotlib和seaborn.
Ultimately, students will use effective Python code 和 packages 来解决 problems; extract,
transform, load, 和 analyze data to gain insights; 和 communicate the analyses, aided by
适当的可视化. 学生被要求完成一个包含这些的项目
实践,以展示派生的见解为高潮.
数据分析与R
本课程旨在全面介绍R程序设计
数据分析语言. 学生将学习如何加载、保存和处理数据
有效地使用R和相关库中的函数,包括那些在tidyverse中的函数
集合. 学生将练习如何从常用统计数据中获得见解
techniques, including hypothesis testing 和 basic statistical modeling; effective 可视化;
以及其他在数据分析中经常使用的技术. 此外,学生将学会
成功地沟通他们的见解,包括使用编织器等工具创建报告.
学生需要完成一个展示R语言数据分析能力的项目.
数据科学中的业务案例
本课程旨在帮助学生将数据分析和数据科学工作融入
跨行业业务操作的真实环境. 学生将会被介绍
各种业务案例,其中的数据集被探索,以获得洞察力来指导和/或
加强业务操作. 他们还将被要求接受给定的业务案例和
概念化可行的项目方法,明确目标,选定工具和方法,
和预期成果
DABC519数据分析顶石项目
该项目旨在让学生使用数据分析的概念、工具和
他们在沙巴体育安卓版下载营学到的解决商业运作问题的方法
来自真实业务实体的数据集. 学生被展示数据集和潜在的问题
来解决. 然后,学生们被要求组成项目小组,为
指导项目的评审和批准,并执行. 当项目完成时,每一个
项目团队需要展示项目发现并分享业务见解
从研究中获得.