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香港大學DS筆試內容

香港大學數據科學專業入學筆試的內容可能會因年份而略有變化，但通常涵蓋以下幾個方面：
香港大學DS筆試內容

定量技能：

數學：微積分(包括求導、積分、優化)、線性代數(矩陣運算、特征向量/值)、概率與統計(描述性統計、假設檢驗、回歸分析)。

編程：熟練掌握至少一種高級編程語言，如Python、R或Java。能夠編寫用于數據操作、分析和可視化的代碼。

數據科學技能：

機器學習：理解監督學習(線性回歸、分類)、無監督學習(聚類、降維)和集成方法等基本概念。

數據挖掘：具備數據清理、準備和特征工程的技能。能夠應用各種數據挖掘技術從數據集中挖掘模式和見解。

統計建模：了解線性回歸、邏輯回歸和時間序列分析等統計模型。能夠解釋和評估模型結果。

一般分析技能：

問題解決：清晰闡述數據科學問題、設計解決方案并進行批判性分析的能力。

邏輯推理：強大的分析技能，能夠解釋數據、識別關系并得出有效結論。

溝通能力：能夠以書面和口頭方式有效傳達數據見解和發現的能力。

考試格式可能包括：

多項選擇題，評估您對核心數據科學概念和定量技能的理解。

編碼練習，其中您需要使用您選擇的編程語言實現算法或分析數據。

論文題目，評估您將數據科學知識應用于分析現實問題并傳達發現的能力。

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