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机器学习和数据科学导论
| 学分: | 3. |
| 年: | 2023 |
| 学生乐队的贡献: | 带2 |
| 由: | 科学与工程学院 |
数据科学是研究从数据中一般化提取知识的学科。作为一名数据科学家，需要具备数学、统计学、机器学习、数据库和计算机科学的其他分支的综合技能，以及对问题制定工艺的良好理解，从而设计出有效的解决方案。本课程将向学生介绍这一快速发展的领域，并使他们具备其基本原则和工具以及一般思维模式。学生将学习处理数据科学实践的各个方面所需的概念、技术和工具，包括数据收集和集成、探索性数据分析、利用各种机器学习算法进行预测建模和描述性建模、数据产品创建和评估
学习成果
- 描述什么是数据科学以及成为一名数据科学家所需的技能;
- 描述数据科学过程及其组成部分如何相互作用;
- 用基本术语解释机器学习的含义和机器学习在数据科学中的意义;
- 识别各种机器学习算法的差异，每种算法的原理和应用目的;
- 应用基本工具使用范例机器学习算法进行数据分析。
学科评估
- >笔试(中央管理)-(40%)-个人
- 作业-(40%)-个人
- 绩效/实践/产品>实践评估/实践技能演示-(20%)-个人
可用性 |
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| 凯恩斯，第2期住院 | |
| 人口普查日期截止2023年6月22日 | |
| 协调员: | 博士来查图尔维迪 |
| 讲师: | Euijoon Ahn博士。 |
| 工作负载的期望: | 这门3学分课程的学生课业约为130学时。
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| 布里斯班JCU，第三学期，内部 | |
| 人口普查日期截止2023年6月22日 | |
| Coord /收: | 博士来查图尔维迪。 |
| 工作负载的期望: | 这门3学分课程的学生课业约为130学时。
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| 新加坡JCU, 52期，内部 | |
| 03 - 8月- 2023年人口普查日期 | |
| 工作负载的期望: | 这门3学分课程的学生课业约为130学时。
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| 汤斯维尔，第2期住院 | |
| 人口普查日期截止2023年6月22日 | |
| Coord /收: | 博士来查图尔维迪。 |
| 工作负载的期望: | 这门3学分课程的学生课业约为130学时。
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| 三个月2,外部 | |
| 人口普查日期截止2023年6月22日 | |
| Coord /收: | 博士来查图尔维迪。 |
| 工作负载的期望: | 这门3学分课程的学生课业约为130学时。
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注意:由于持续不断的科目质量改进过程，可能会出现轻微的变化，如果在评估细节上有轻微的变化，科目大纲代表了最新的官方信息。