奧克蘭大學數據科學碩士課程的目的是讓學生掌握數據科學領域的獨特知識和技能,從而能夠有效理解、處理和管理數據,從中提取價值。以下是對奧克蘭大學數據科學碩士核心課程的詳細解讀,希望能幫助學生更好地進行學習。
一、COMPSCI 752 大數據管理
本課程將深入解析分布式與異構環(huán)境中的大數據建模、管理及分析。課程的目的是培養(yǎng)學生在分布式與異構環(huán)境中進行大數據建模及大規(guī)模數據管理的能力。
學習成果:
? 運用前沿的大數據表示形式,包括可擴展標記語言(XML)、JavaScript對象表示法(JSON)、圖屬性模型及NoSQL。
? 使用模式語言建模大數據,包括文檔類型定義(DTD)、XML模式、JSON模式。
? 通過查詢語言評估大數據,包括XPath、XQuery、Cypher、Spark SQL。
? 理解并批判性評估大數據管理與分析方法,包括搜索、索引及處理技術(如PageRank、MapReduce、Spark和區(qū)塊鏈技術)。
? 以小組形式向師生展示關于大數據前沿知識的聯(lián)合理解成果(需制作幻燈片)。
? 闡明大數據在實際應用中實現可擴展性、實用性與隱私保護的挑戰(zhàn)及權衡關系。
二、COMPSCI 760 機器學習高級專題
本課程將概述學習問題及基于搜索的學習視角。內容涵蓋決策樹學習、規(guī)則學習、窮舉學習、貝葉斯學習、遺傳算法、強化學習、神經網絡、解釋性學習與歸納邏輯編程等高級學習技術。同時,學生將掌握理解機器學習研究所需的高級實驗方法。
課程的實踐環(huán)節(jié)要求學生在教學團隊協(xié)助下開展真實研究項目,涵蓋研究問題定義、項目規(guī)劃、數據分析流程、編程實現、團隊協(xié)作及定期口頭/書面進度匯報,包括撰寫文獻綜述與最終研究報告。本課程要求具備編程技能,實踐環(huán)節(jié)需以小組形式開展。
學習成果:
? 闡述所有機器學習算法均有其理論基礎,并能描述若干算法的理論根基。
? 論證特定算法在特定數據集上表現優(yōu)異,而不同數據集需采用不同算法的理論,即不存在適用于所有數據集的萬能算法 。
? 在4-5人小組中,運用適當的機器學習方法論和開源數據集,獨立設計并完成解決實際問題的研究項目。
? 設計優(yōu)質實驗方案以驗證基礎研究問題,確保實驗結果能有效支持所探討的核心命題 。
三、STATS 763:高級回歸方法論
本課程旨在介紹回歸建模理論與方法的核心內容,涵蓋廣義線性模型、廣義加性模型、生存分析。平滑與半參數回歸。相關數據的邊緣模型與條件模型。預測模型選擇與混雜因素控制。模型批判與檢驗。模型擬合計算方法(含貝葉斯方法)。
課程將從廣義線性模型切入,涵蓋參數化、半參數化與非參數化模型視角,運用圖形化方法分析數據與模型,探討非線性建模,并進行預測與因果推斷的模型選擇。此外還將涉及抽樣誤差、測量誤差、缺失數據、截尾數據,若時間允許還將分析縱向數據的簡單案例。
對預測性與因果推斷的扎實理解是統(tǒng)計學與數據科學的基礎,本課程旨在培養(yǎng)學生獨立開展統(tǒng)計分析的能力。
學習成果:
? 描述廣義線性模型的組成部分,并識別不同類型廣義線性模型的適用場景。
? 理解并解釋測量誤差、缺失數據、抽樣和截尾對回歸建模的影響。
? 運用交叉驗證為特定數據集選擇合適的預測模型,并評估模型精度。
? 針對特定情境構建因果圖,并利用該圖識別解釋變量間的混雜關系。
? 運用引導法生成廣義線性模型參數的抽樣分布。
? 運用擬合回歸模型解答解釋變量與響應變量間關系的具體問題。
? 運用適當圖形技術探索變量間關系。
? 闡釋準確與不準確預測模型在社會中的倫理風險。
? 理解并闡釋廣義線性模型推斷如何依賴于數據生成過程的假設。
四、STATS 769:高級數據科學實踐
本課程旨在培養(yǎng)學生獲取、處理及分析大規(guī)模和/或復雜數據集所需的計算概念與技能。 次要目標是讓學生實踐應用數據挖掘技術、數據挖掘工具、數據庫操作、并行計算及大內存計算。課程內容涵蓋數據庫、SQL、腳本編寫、分布式計算及其他數據技術。
學習成果:
? 運用處理大規(guī)模和/或復雜數據集所需的計算概念與技能。
? 通過相關技術導論開展數據挖掘工作。
? 處理各類數據格式與數據庫。
? 闡述并行計算與大內存計算的核心原理。
? 運用書面溝通技能,清晰簡潔地傳遞知識要點。
以上就是奧克蘭大學數據科學碩士核心課程的主要內容。如果有同學在課程學習過程中遇到問題,隨時可以聯(lián)系考而思的課程顧問。考而思能夠及時安排一對一奧克蘭大學課程輔導,幫助你解決課業(yè)疑問、消除學習短板、鞏固知識要點,使你在后續(xù)的課程和評估任務中有更好的表現。
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