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World File Search System数据分析
Python编程和数据分析和可视化简介
学习目标之后，您可以理解的研讨会，并可以在Python中使用编程的核心概念，可以自己解决简单的编程问题，并应用这些工具来分析和可视化您自己的数据集。这包括绘制数据集并计算一些统计措施。，但最重要的是：您知道从哪里开始以及如何加深和扩大您的编程技能。
计算机科学理学士（荣誉学位）、人工智能与机器学习理学士、人工智能与数据分析理学士 &
单元 5 整体理解的含义 – 职业道德概览 10 讲座 23：人类价值观的自然接受 讲座 24：（道德）人类行为的确定性 教程 12：练习 12：探索人类道德行为 讲座 25：人文教育、人文宪法和普遍人类秩序的基础 讲座 26：职业道德能力 教程 13：练习 13：探索教育中的人本主义模式 讲座 27：整体技术、生产系统和管理模式 – 典型案例研究 讲座 28：向基于价值观的生活和职业过渡的策略 教程 14：练习 14：探索向普遍人类秩序过渡的步骤 第一单元练习课程 – 价值观教育简介 PS1 分享自己 PS2 探索人类意识 PS3 探索自然接受 第二单元练习课程 – 和谐人类 PS4 探索自我与身体需求的差异 PS5 探索自我想象力的来源 PS6 探索自我与身体的和谐 第三单元练习 - 家庭与社会和谐 PS7 探索信任的感觉 PS8 探索尊重的感觉 PS9 探索实现人类目标的系统 第四单元练习 - 自然和谐（存在） PS10 探索自然的四个秩序 PS11 探索存在的共存 第五单元练习 - 整体理解的含义 - 审视职业道德 PS12 探索人类的道德行为 PS13 探索教育中的人文主义模式 PS14 探索向人类普遍秩序过渡的步骤
美国陆军物资指挥部后勤数据分析中心
LDAC 帮助台 - 呼叫中心：商业：256-955-7716 免费电话：1-866-211-3367 CONUS DSN：645-7716 OCONUS DSN：312-645-7716 电子邮件：usarmy.redstone.ldac.mbx.service-desk@army.mil
（SCTP）数据分析高级专业证书
51 第 10 周项目第 2 周签到异步工作在 Excel 仪表板项目 2 Francis Tay 6 月 23 日星期一上午 10:00 至晚上 10:00 使用 Excel 并开展项目。52 签到异步工作在 Excel 仪表板项目 2 Francis Tay 6 月 24 日星期二上午 10:00 至晚上 10:00 使用 Excel 并开展项目。53 签到异步工作在 Excel 仪表板项目 2 Francis Tay 6 月 25 日星期三上午 10:00 至晚上 10:00 使用 Excel 并开展项目。54 签到异步工作在 Excel 仪表板项目 2 Francis Tay 6 月 26 日星期四上午 11:00 至晚上 11:00 使用 Excel 并开展项目。 55 作业/测验 异步作业/测验 3 Francis Tay 2025 年 6 月 27 日 星期五 上午 10:00 至晚上 10:00 作业/测验截止/演示
PAI3001人文科学数据分析（从2025-26起）
课程描述科目简介针对人文学科的4年本科课程PAI3001数据分析（从2025-26开始）（先决条件：PAI3003针对人文科学的编程）本课程旨在针对有兴趣了解编程，数据分析和人工情报的人文学科学生。它提供了各种类型的数学功能，不同类型的数据和数据分析方法的介绍，以及统计分析的理论基础。该课程特别强调了概率和统计学的哲学，涵盖了关键主题，例如概率的解释，贝叶斯主义和频繁主义之间的辩论以及非卑鄙的价值观在假设检验和模型选择中的作用。通过本课程，学生将对这些概念如何应用于现实世界情景，增强他们的分析能力的方式有一个全面的了解。PAI3002道德和人工智能（从2025 - 26年开始），因为人工智能（AI）技术继续发展并越来越多地融入我们的日常生活中，围绕AI的伦理问题比以往任何时候都更加紧迫。本课程提供了AI道德的介绍。它说明了各种道德理论（例如，道义，结果主义等）可用于解决使用AI技术引起的实际问题。此外，该课程讨论了由于社会中广泛采用AI而导致或可能加剧的一系列实际问题。定量或基于文本的数据），增强了整体批判性思维能力。主题将涵盖当前的问题，例如自动驾驶汽车，深色假货等，以及与超智能AI系统和生存风险有关的未来挑战。PAI3003 Programming for the Humanities (3 credits) (from 2025-26) This course is intended for humanities majors interested in learning about computer programming and the basics of artificial intelligence, with an emphasis on applications to topics in digital humanities, such as writing simple programs to help you analyze data sources (e.g.通过在编程语言Python中的一系列编码练习，学生将学习算法和哲学逻辑的基础。所学的技能将适用于现实生活任务和未来的学术研究。PAI4001 AI伦理和社会政策（3个学分）（从2025-26开始）AI技术的快速发展对社会构成了新颖而严格的伦理挑战。这些挑战必须通过政府和其他政策制定者制定的规则和法规来部分解决。但是哪种政策适合应对AI提出的挑战？应该授权哪些社会成员做出这些决定？AI法规应旨在促进什么价值？在本课程中，我们借鉴了道德和政治哲学和价值理论的资源，为学生提供评估和制定政策所需的哲学工具，以解决新兴的AI系统带来的风险。在此基础上，许多人认为现存的计算机已经将其视为思考代理，至少采用了信念和意图等精神状态的基本版本。PAI4002意识，创造力和计算（3个学分）（从2025-26开始）人工智能研究生产了计算机，以执行推理任务，学习，制定计划，对数据进行分类和通过自然语言进行交互。相比之下，对于表现出被视为人类心态最具特征的精神能力的计算系统是否有任何前景，仍然存在引起争议的问题。计算允许的性质或禁止有意识的计算系统，
FIN4719金融科技和财务数据分析
FIN4719金融科技和财务数据分析AY2024/25学期2班级会议：BIZ1＃03-04;星期五0830-1130讲师：Lee Yen Teik博士：财务办公室：BIZ1＃07-60联系人：yenteik@nus.edu.sg | 65166693办公时间：星期三1000至1100或通过约会课程说明本课程涵盖了解决实际问题的金融工具和创新。目的是利用技术和分析的力量来增强财务决策过程。主题包括有效的市场假设，行为融资，事件研究，蒙特卡洛模拟，人工智能（AI），生成的AI，真实选择，数字支付，加密，网络安全和区块链。本课程旨在培养在金融中开发数据分析解决方案的产品心态。学生应该对统计数据，金融，股票市场和节目的基本概念（即Python）感到满意。学生将利用生成的AI来开发解决方案。学习成果1。将理论和概念应用于财务问题。2。开发有用的模型来分析和解决财务问题。3。了解主要的金融科技概念及其对金融服务业的影响。4。了解和开发产品和企业，以释放金融科技在财务中的潜力
供应链优化和风险管理中的大数据分析：亚马逊的案例研究
摘要：本研究旨在探索大数据技术在供应链管理中的应用，特别是在应对复杂的市场需求和供应链风险方面的作用。本研究从理论和实践案例两个层面出发，系统地掌握大数据在供应链管理中的关键技术，包括需求预测、库存管理、生产优化、供应商管理等应用场景。通过以亚马逊为例的实证分析，本研究揭示了大数据分析如何显著提高供应链的敏捷性、效率性和抗风险能力，具体表现为库存周转率的提高、供应链成本的降低、物流效率的优化，并提出了一系列优化策略。本研究系统地掌握大数据在供应链管理中的核心技术，并分析其在需求预测、库存管理、生产优化、物流配送、供应商管理等场景的实际应用效果。
2025 年膳食指南咨询委员会联邦数据分析计划
为了制定《2025-2030 年美国人膳食指南》，美国卫生与公众服务部 (HHS) 和农业部 (USDA) 根据相关性、重要性、潜在的联邦影响、避免重复和考虑研究的可用性，确定了一份拟由 2025 年膳食指南咨询委员会 (委员会) 解决的科学问题清单。拟议问题于 2022 年 4 月 15 日至 5 月 16 日公布，征求公众意见。1 两部门于 2023 年 1 月任命该委员会审查有关科学问题的证据。委员会的审查构成了其向 HHS 和 USDA 提供独立的、基于科学的建议和推荐的基础，两部门在制定下一版膳食指南时将考虑这些建议和推荐。
![在流行病学和数据分析的抗菌素耐药性研究中，动物健康计划[参考。 [186/24] IRTA当前是](/simg/2/27e126c861cb73d5ed1953e16e03184bdb6b8ee3.webp)
在流行病学和数据分析的抗菌素耐药性研究中，动物健康计划[参考。 [186/24] IRTA当前是
在流行病学和数据分析的抗菌素耐药性研究中，动物健康计划[参考。186/24] IRTA目前正在寻求一名积极进取和热情的博士后研究人员，以在动物健康计划中具有一个健康的观点，加入我们的研究团队。博士后研究人员将在EU-JAMRAI 2工作2“加入行动抗菌抗性和与医疗保健相关的感染”，旨在通过欧洲各地通过欧洲的联合行动和协调的行动来领导对AMR的斗争，促进跨学科的合作，从而促进国家，机构，机构和行业之间，以促进反杂货不动的人。The researcher will focus on setting up the basis for piloting studies in antimicrobial surveillance using phenotypic and genotypic tools, such as minimal inhibitory concentration, and next generation sequencing technologies (Illumina and Nanopore), together with the implementation of IPC measures including biosecurity in animal health to reduce the consumption of antimicrobials.我们邀请雄心勃勃的候选人的申请，具有相关的研究经验和热情，主要是在抗菌管理和AMR监视领域进行研究和创新活动。
高级数据分析和机器学习驱动欺诈检测和数据
抽象的欺诈检测和数据丢失预防是美国医疗保健公司面临的关键挑战，因为他们努力保护敏感的患者信息并遵守严格的数据保护法规。高级数据分析和机器学习的集成已成为一种有力的方法，以提高检测欺诈活动并防止数据泄露的效率和准确性。本研究探讨了机器学习驱动的解决方案在自动化事件响应中对医疗数据安全的应用。研究首先研究了欺诈检测中数据分析和机器学习的当前格局，并强调了传统方法的局限性。通过对美国医疗保健行业内案例研究的广泛文献综述和分析，该论文确定了高级技术可以弥合现有差距的关键领域。方法部分概述了数据收集过程，实现的机器学习算法以及用于衡量模型性能的评估指标。结果证明了与传统技术相比，机器学习模型的检测准确性和迅速响应能力的增强。讨论深入研究了这些发现的含义，展示了自动化事件响应系统在减少响应时间并减轻数据损失风险的变革潜力。尽管很有希望，但该研究承认数据可变性和模型通用性的限制，这表明了进一步研究的途径。本文以用于在医疗保健协议中采用机器学习解决方案的战略建议结束。通过强调最佳实践和政策建议，本研究旨在为寻求加强其数据保护框架的医疗保健公司提供路线图。展示的见解强调了高级数据分析和机器学习在强化医疗保健数据安全性避免不断发展的网络威胁方面的关键作用。关键字：高级数据分析；机器学习；欺诈检测；预防数据丢失；自动事件响应；美国医疗保健公司。