香港浸會大學的DAAI（數據分析和人工智能）課程側重于信息系統(tǒng)的概念和實踐，涵蓋高級信息系統(tǒng)的三個主題（即數據分析、人工智能和智能信息系統(tǒng)）。學生將學習扎實的概念并掌握實踐技能，以便能夠運用這些概念和技能解決現實世界中的信息系統(tǒng)問題。為了幫助即將入學的學生更好地適應DAAI項目，我們將為大家提供全面的預習指南。

一、課程結構概覽

HKBU的DAAI碩士課程主要由核心課程和選修課程組成，涵蓋了從數據分析到人工智能應用的全面知識體系。

以下是DAAI項目為學生提供的具體課程：

二、核心課程預習

1、COMP7015 人工智能

本課程旨在介紹人工智能原理和相關技術。學生將學習人工智能理念和算法，并對該領域的當前發(fā)展有切身的了解。

2、COMP7035 用于數據分析和人工智能的Python

本課程將介紹Python腳本語言的基本編程結構及其在數據分析和人工智能中的應用。學生將通過一系列關于這兩個領域的實踐練習，培養(yǎng)基本的編程和解決問題的技能。

3、COMP7180 數據分析和人工智能的定量方法

本課程旨在介紹數據分析和人工智能所需的多種定量方法。課程將采用計算方法來教授定量方法，如線性代數、單變量和多變量微分和微積分、概率和統(tǒng)計以及優(yōu)化。學生將通過分析典型的數據分析和人工智能模型/算法來學習和掌握定量方法的概念。同時，學生將掌握數據分析和人工智能的問題解決技能。

4、COMP7990 數據分析原理與實踐

本課程將介紹數據管理和分析的主要概念。主題主要包括：（1）關系數據庫中的數據表示和數據查詢的表達；（2）數據分析和數據挖掘的知識；（3）數據可視化的概念；（4）數據安全和隱私管理的原理。

三、掌握數據分析工具

在HKBU的課程中，你將接觸到多種數據分析工具和平臺。以下是常用的數據分析工具及預習指南：

1、Jupyter Notebook  

Jupyter Notebook是數據科學家常用的交互式編程工具，便于代碼編寫、數據可視化和報告生成。

? 預習任務：

- 安裝Jupyter Notebook并熟悉其基本操作  

- 學習如何在Notebook中組織代碼和文檔  

- 練習導入數據、繪圖和運行機器學習模型  

2、SQL（Structured Query Language）  

SQL是處理結構化數據的重要技能。在數據分析過程中，SQL可以用于從數據庫中提取和操作數據。

? 預習任務：

- 學習基本的SQL語法，包括SELECT、WHERE、JOIN、GROUP BY等  

- 理解如何優(yōu)化SQL查詢，提高數據處理效率  

四、學習規(guī)劃與建議

1、制定學習計劃  

根據課程內容和自身基礎，制定合理的預習計劃，分階段學習編程、數學和機器學習知識。

2、參與社區(qū)討論  

多參與數據科學和AI領域的社區(qū)討論，如Kaggle、Stack Overflow等，從中獲取實戰(zhàn)經驗和問題解決思路。

3、進行項目實踐  

通過實際項目實踐加深對所學知識的理解。你可以嘗試完成一些簡單的AI項目，如房價預測、文本分類、圖像識別等。

總之，香港浸會大學的DAAI碩士課程涵蓋了數據分析和人工智能的多個重要領域，入學前的預習工作將幫助你更好地應對課程挑戰(zhàn)。通過掌握Python編程、數學知識，以及人工智能的基礎和數據分析工具，你將在課程中更加游刃有余。

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