Programming for Data Science

课程简介

本课程旨在使学生熟悉 R 语言在数据管理和统计分析与计算方面的应用能力。学生将从创建变量和执行基本操作开始，学习处理包括向量、矩阵、数据框、链表和树在内的各种数据结构。还将探索 R 的图形能力，用于数据可视化和树的创建与遍历。学生还将学习使用 R 进行基本数值技术和机器学习技术，以解决实际问题。

学习目标

a) 以逻辑方式识别和开发问题解决方案； b) 逻辑和系统地展示编程技能； c) 理解各种数据结构的特性； d) 开发数据清理和验证程序； e) 通过总结和图形化展示数据来呈现数据； f) 传达从数据中得出的统计发现； g) 展示批判性数据管理能力，包括数据操作、查询和合并； h) 掌握适应其他统计软件的能力，包括 JMP、SPSS 和 Minitab。

先修要求

无 [学生应具备一定的统计基础知识] 排除 Programming for Data Science (AMA3632)

教学模式

本课程侧重于数据管理，强调计算机编程的概念元素。课程将以工作坊模式讲授，通过动手练习强化所学概念。学生需参加实验室课程，以巩固在讲座中学到的概念。其他实践工作有助于强化编程技能，以便应用于实际问题。学生将通过处理课程中提供的数据集来获得数据管理的经验。