Data Analytics Fundamentals

课程简介

数据科学概论：数据收集、数据类型、数据结构、精选案例研究。 数据准备与探索：数据清洗/处理、数据汇总、频数表、密度图、数据可视化、统计与数据分析计算工具（如 R/Python）。 基本概率：实验、事件与概率、随机变量、分布、集中趋势与离散度度量、相关性度量。 统计学：均值与方差估计、置信区间、假设检验、回归、预测、分类、基本时间序列分析。

学习目标

本课程旨在向学生介绍数据科学分析的基本概念以及该领域所使用的一些基本技能和工具。

先修要求

无

教学模式

本课程主要通过讲授和辅导课进行。讲授将介绍课程大纲中各主题的基本数据科学概念，随后通过演示和辅导练习进行强化。