澳大利亞阿德萊德大學(xué)Data Analysis課程APP DATA 3010介紹了現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)的基本概念。課程為學(xué)生提供了處理真實、雜亂數(shù)據(jù)的工具，目的是讓學(xué)生掌握適當工具的使用方法，并培養(yǎng)安全使用這些工具的能力。課程涵蓋的主題有：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；回歸模型(套索回歸、嶺回歸和樣條非線性)；分類模型(邏輯回歸、線性判別分析、支持向量機和隨機森林)；以及主成分分析、k-means、層次聚類等無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。下面是課程的詳細解析。

一、課程關(guān)鍵主題

1、建模框架

2、預(yù)處理；模型論；重采樣

3、懲罰回歸；分類建模

4、LDA / SVM

5、非參數(shù)樹；隨機森林

6、特征選擇；無監(jiān)督學(xué)習(xí)

二、課程學(xué)習(xí)成果

順利完成課程后，學(xué)生將能夠：

1、展示對機器學(xué)習(xí)基本原理的理解。

2、識別對給定的數(shù)據(jù)分析問題使用哪種方法。

3、展示對所選方法的統(tǒng)計基礎(chǔ)的理解。

4、安全地實施任何選擇的方法并解釋結(jié)果。

5、運用課程所涉及的理論，解決一系列適當難度的問題。

三、課程評估信息

1、Online quizzes：每周強化課程內(nèi)容。

2、Written assessments：在為期四周的項目中，使用R來應(yīng)用課程中的理論，以適當?shù)碾y度解決一系列問題。

3、Test：每4周進行一次課堂評估，加強課程內(nèi)容，并提供進度反饋機制。

4、Written exam：展示在理解關(guān)鍵數(shù)據(jù)科學(xué)概念方面的熟練程度。

5、Practical exam：展示在實施關(guān)鍵數(shù)據(jù)科學(xué)概念方面的熟練程度。

希望以上關(guān)于阿德萊德大學(xué)Data Analysis課程的解析能夠幫助同學(xué)進一步完善學(xué)習(xí)規(guī)劃，從而更好地完成課程學(xué)習(xí)任務(wù)。