應用數據分析碩士課程旨在滿足各行各業對信息分析日益增長的需求。在本課程中，您將更好地理解數據分析的使用方法——它的功能、局限性和缺陷——并學習如何分析數據以做出更好的組織決策和預測。

在海馬課堂進行1V1課程輔導后，您將獲得將分析解決方案應用于現實世界的運營和戰略問題所需的技能。

一、課程概述

應用數據分析碩士課程利用循證實踐來培養您對分析技術的理解——它的能力、局限性和缺陷。該課程的重點是如何恰當地使用數據作為有效決策的工具，而不是技術細節。

你將學到如何：

提高所收集數據的相關性。

通過數據推動社會和組織變革與創新。

識別分析方法應用中的潛在道德問題。

評估風險并深入了解當前和未來隱私要求的合規性。

學生還將學習如何批判性地思考公共和私營部門的數據使用。您將深入了解數據的適當使用以及與數據使用相關的挑戰。

二、課程學習重點

1.數據科學基礎

學習數據科學的基本概念和工具，包括統計學基礎、概率論以及數據處理的基本方法。這一部分還會涉及到Python和R編程語言的基礎知識，學生需要掌握如何使用這些工具進行數據的清洗、處理和初步分析。

2.數據挖掘與機器學習

深入學習數據挖掘和機器學習的核心算法和技術，包括分類、回歸、聚類、降維等方法。學生將學習如何選擇和應用適當的算法來解決不同的數據分析問題，并理解算法背后的數學原理。這部分課程還會涉及到如何使用機器學習庫(如scikit-learn、TensorFlow)來實現這些算法。

3.數據可視化

掌握數據可視化的原理和技術，學習如何使用工具(如Tableau、Matplotlib、Seaborn)將復雜的數據分析結果以直觀的圖形和圖表形式展示出來。數據可視化不僅幫助分析師更好地理解數據，還能有效地向非技術人員傳達分析結果。

4.數據庫管理

學習數據庫的設計與管理，包括關系數據庫和非關系數據庫的基本概念和操作。學生將掌握SQL語言，能夠進行復雜的數據庫查詢和數據管理操作，并了解大數據環境下的數據庫技術(如NoSQL數據庫、分布式數據庫系統)。

5.高級統計方法

深入學習統計學的高級方法和模型，如時間序列分析、多元統計分析、貝葉斯統計等。這些高級統計技術在許多數據分析任務中至關重要，特別是在需要進行預測分析或復雜數據模式識別時。

6.大數據技術

了解大數據技術和平臺，如Hadoop、Spark等。學生將學習如何在大數據環境中進行數據存儲、處理和分析，并掌握相關的編程和工具使用技巧。這部分課程強調實戰操作，培養學生在大規模數據處理中的實際應用能力。

海馬課堂專業課程輔導

1.擁有4000+嚴選碩博學霸師資。針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師。

2.根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排。

3.中英雙語詳細講解課程中的考點、難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。