Transportation Data Analytics

课程简介

1. 概率、统计和回归分析在交通数据中的应用 2. 选择模型，利用出行调查数据建模出行行为 3. 使用 Python 收集、分析和可视化交通数据 4. 交通数据的机器学习模型

学习目标

1. 介绍各类交通数据及其应用，通过数据评估、分析和辅助建模交通系统。 2. 为学生提供交通数据建模和分析技术。 3. 使学生能够理解现实世界交通数据中的问题和方法，以及如何应对这些问题。 4. 为学生解决现实世界交通问题做好准备，结合对数据问题的深刻理解和扎实的分析技能。

先修要求

EE3013 先修课程：EE2029 / EEE2003, CSE30390 EE3013B 先修课程：EE2029B, CSE30390

教学模式

本课程主要通过正式讲授进行，并辅以辅导课。课堂练习（课堂内或课后）、作业和项目为学生提供在实际交通问题的数据建模、估计和分析方面的动手经验，而报告写作则使学生能够练习写作技能。