机构名称：
¥ 1.0
如今，不同领域的数据呈爆炸式增长，心理学也不例外 (Mabry, 2011; Zhu et al., 2009)。事实上，考虑到当今现代心理学的不同分支 (King University, 2019; Ritchie & Grenier, 2003)，心理学家产生的数据量似乎远没有减少。因此，毫无疑问，将理论模型与正确的数据科学工具相结合，以正确分析实验和调查数据，心理学家将受益匪浅 (Loftus, 1996)。因此，对心理学家进行数据科学培训对于理解和可视化数据、开发预测模型以及促进知识生成至关重要 (Neth, 2021a, 2021b)。换句话说，我们需要从本科课程开始，为心理学学生提供必要的工具，让他们参与数据革命，并在不久的将来能够做出数据驱动的决策 (Jack et al., 2018; Mandinach, 2012; Tolle et al., 2011)。数据科学是一门令人兴奋的多学科和广泛的学科，它使你能够将原始数据转化为理解和洞察力，并涉及通过使用一系列相关主题分析数据来理解现象的原理、过程和技术，这些主题从基础统计和概率（即描述性和推断性统计）到机器学习 (ML) 和人工智能 (AI; Provost & Fawcett, 2013)。广义上讲，有
基于机器学习的心理学：提倡数据驱动的方法
主要关键词
相关文件推荐
