数据科学

人类智能涉及感知、分析、推理和适应的连续过程。在本课程中，我们将重点研究可用于开发人工智能（AI）系统的算法（包括学习和优化）。由于时间有限，我们将尝试 消除 尽可能多地使用数学证明，而更多地侧重于理论和使用不同编程语言的实现.

本模块介绍不同的数据处理和挖掘技术，以及最先进的数据处理和挖掘工具。主题包括 介绍数据挖掘和知识发现过程、数据收集和处理各种来源的各种数据类型、社会网络挖掘。本模块将介绍数据挖掘的各种技术和趋势。.

数据可视化是有效交流和分析大型数据集的重要可视化方法。随着数据量和复杂性的快速增长，用户发现很难理解数据并从中找出意义。通过数据可视化，数据可以有意义和互动的方式呈现给用户，这样用户就可以从数据中得出有时并不明显的结论，从而操作和使用数据进行探索、学习、交流、解决问题和决策。该模块每周都将使用专业软件（SAS），您还将使用 SAS 准备期末评估。该模块将为学生提供交互式数据可视化和演示的理论概念、创意设计过程以及交互式可视化和演示工具和技术应用等方面的知识。

本模块的教材经过精心设计，以满足学生的需求和学习计划的要求，同时还提供了决定研究活动的基本项目管理技能。学生将接触到项目管理领域的各种工具、技术、方法和流程。此外，还将讨论项目规划和管理的道德和法律问题。.

本模块向学生介绍研究以及用于支持科学工作、数据分析、假设建立和人工验证的方法，以了解一门适当学科的研究。本模块的材料经过精心设计，以满足学生的需求和学习课程的要求。该模块涵盖了文献综述的传统方法，作为项目阶段的必要准备，并借鉴了大学其他院系的专业知识。.

本课程是数据科学统计学的入门课程，因此假定学生在此之前对该学科知之甚少。本模块介绍描述性统计（包括图形方法）、估计、线性回归模型和推断统计的基础知识。将使用适当的软件工具从数据中提取见解。.

数据操作和管理是数据科学和人工智能的基础。本模块旨在让学生掌握设计和实施适当数据库系统的必要技能，以支持数据操作并保证其安全。该模块还将让学生了解不同类型的数据库系统，从而了解它们的适用范围。.

本模块旨在介绍数据科学中使用的一些核心概念和工具。因此，它包括有关数据采集、维护、处理、分析和交流的讨论。将讨论一系列真实世界的案例研究，并在这些案例研究中使用最先进的软件和算法作为工具。.

无论您是决定继续深造还是投身行业，数据科学家最重要的技能之一就是在组织的适当指导下创造性地工作的能力。因此，您必须在一次重要的综合实践中，运用和发展从其他模块以及更广泛的教育和/或工作背景中获得的技能和知识。您需要在一名学术人员的指导下提出一个想法，并通过综合运用技术、分析、实践和管理技能，证明自己有能力进一步发展该想法，并制作出合适的作品。.