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内容主题术语1：数据科学构建障碍本学期的上半年涵盖了基本技术。机器学习课程为学生提供了机器学习各个方面的稳固基础，包括预处理，回归，缩小方法，决策树，聚类方法，神经网络和贝叶斯模型。使用大数据涉及将复杂算法应用于大数据集。课程数据工程和云计算的重点是存储和处理不适合单个机器的大型和复杂的数据集。学生学习使用NOSQL数据库，并通过云解决方案分发数据和计算。每当我们处理隐私敏感数据时，就会出现道德问题。课程专业技能：数据科学伦理学讨论了数据科学的道德和法律方面，以便学生意识到自己作为数据科学家的责任。术语2：数据科学的应用次要的下半年，小调的重点是数据科学在现实世界中的应用。该术语包括有关处理位置数据（地理信息系统）和文本数据（自然语言处理）的课程。在学习挑战中，学生可以更深入地研究自己选择的数据科学主题。未成年人通过项目数据科学完成：在这个小组项目中，学生在一个跨学科团队中为一个真实公司的数据科学问题工作。学习未成年人后的学习成果能够：
数据科学，数学与技术课程指南2024-2025
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