悉尼大學數據科學課程輔導內容

算法設計 COMP3027

算法設計(高級)COMP3927

應用基因組學 GEGE3004

應用線性模型 STAT3022

應用線性模型(高級)STAT3922

超越基因組 BCMB3004

超越基因組(高級)BCMB3904

大數據與數據多樣性(高級)DATA2901

單變量微積分 MATH1021

單變量微積分(高級)MATH1921

單變量微積分(SSP)MATH1931

計算建模 COSC2002

計算建模(高級)COSC2902

數據分析：從數據中學習 DATA2002

數據分析：從數據中學習(高級)DATA2902

數據科學畢業項目 DATA3888

數據科學、大數據與數據多樣性 DATA2001

數據結構與算法 COMP2123

數據結構與算法(高級)COMP2823

環境地理信息系統 ENVX3001

數據科學基礎 DATA1001

數據科學基礎(高級)DATA1901

遺傳學與基因組學 GEGE2001

遺傳學與基因組學(高級)GEGE2901

人在環路數據分析 DATA3406

信息學：數據與計算 DATA1002

信息學：數據與計算(高級)DATA1902

審查生物醫學和健康數據 AMED3002

審查數據 MATH1115

人工智能導論 COMP3308

人工智能導論(高級)COMP3608

線性代數(高級)MATH1902

多變量微積分與建模 MATH1023

多變量微積分與建模(高級)MATH1923

多變量微積分與建模(SSP)MATH1933

概率與估計理論 STAT2011

概率與統計模型(高級)STAT2911

可擴展數據管理 DATA3404

科學跨學科項目 SCPU3001

統計咨詢(高級)STAT3926

統計推斷 STAT3023

統計推斷(高級)STAT3923

統計機器學習 STAT3888

統計思維與數據 MATH1005

統計思維與數據(高級)MATH1905

自然科學中的統計學 ENVX3002

隨機過程 STAT3021

隨機過程(高級)STAT3921

時間序列(高級)STAT3925

課程概述

悉尼大學的數據科學專業旨在培養學生在處理數據方面的核心技能，從而能夠進行明智的決策和深入的分析。通過該專業，學生將學習以下關鍵技能：

1.計算和分析技能：數據科學專業為學生提供了計算和分析的基礎，涵蓋了統計學和計算機科學的知識。這將使學生能夠有效地管理、解釋、分析和從數據中提取關鍵知識。

2.批判性思維：在數據應用領域，批判性思維至關重要。學生將培養對數據及其使用的批判性思維，能夠審視數據的來源、質量和可信度，從而做出準確的分析和決策。

3.核心技術技能：數據科學不僅僅是數據分析，還涉及到數據處理、可視化和解釋。學生將深入了解數據科學所需的核心技術技能，從而能夠高效地處理和呈現數據。

4.跨學科理解：數據科學涉及多個領域，從生物學到計算機科學，從市場營銷到環境科學。學生將從多個學科的角度理解問題，將基于數據的問題置于分析框架中，為解決問題提供綜合性的解決方案。

5.問題解決能力：在高年級學習和更高層次上，學生將發展從多個學科理解問題的能力，能夠將問題轉化為基于數據的分析框架，通過計算手段解決問題，并將解決方案傳達給客戶或合作者。

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