华威大学数据科学课程需不需要辅导?

数据科学质疑如何理解现代生活中每天生成的大量数据，从社交网络到科学研究和金融。然后，它提出了处理这些海量信息的复杂计算技术。

数据科学课程为那些有兴趣在现代数据革命前沿工作的人提供了高度发达的数学、统计和计算技能的基本组合，即从事利用先进技术从数据中提取价值的职业，或者开发此类技术。

由统计、计算机科学和数学系的专家授课，你将发展机器学习、数据挖掘和算法复杂性专业领域的专业知识。数学和统计建模、算法设计和软件工程方面的技能发展为你从事其他职业做好准备，包括制造、制药、金融、电信和科学研究。

一、核心模块

你将通过在该系设备齐全的本科计算机实验室进行的讲座、小组辅导和实践课程相结合的方式进行学习。数据科学学习的核心部分是解决问题。

该课程的原则是，随着学位的进展，模块选择会变得越来越灵活。最重要的是，你可以选择从更广泛的模块中学习其他选项。

第一年：100% 核心。

第二年：约 20% 可选模块。

第三年：约 60% 可选模块。

第四年：大约 75% 的可选模块。

二、核心模块概述

1.计算机科学家编程

该模块旨在帮助你提高编程技能，无论你的起始技能水平如何。你将通过过程和面向对象编程的视角培养解决问题的技能。使用 Java 编程语言，你将参与实际工作，从而学习类、封装、数组、继承等概念以及多线程和反射等高级主题。通过使用 Warwick Robot Maze 环境，你可以获得错误分析和调试的技能，这将帮助你生成精心设计和经过良好测试的代码。

2.信息结构设计

继计算机科学家编程之后，关于编程的基础知识，本模块将教你有关数据结构以及如何对其进行编程的所有知识。我们将研究如何有效地表示数据结构以及如何对其应用形式推理。你还将学习使用数据结构的算法。成功完成该课程将使你能够理解支持面向对象编程的结构和概念，并能够编写在大型数据集上运行的程序。

3.数学规划Ⅰ

运筹学关注的是支持决策的先进分析方法，例如资源分配、路由或调度。决策中的一个常见问题是在某些约束下找到最优解决方案。数学规划我向你介绍线性规划的理论和实践方面，线性规划是解决此类优化问题的数学方法。

3.软件工程

以团队合作为中心，你将专注于应用软件工程原理，与同行一起开发重要的软件系统，从可行性研究到建模、设计、实施、评估、维护和演进。你将专注于设计质量、人机交互、技术评估、团队合作和项目管理。通过更深入地了解软件生命周期的各个阶段，你将获得使用形式建模和符号设计面向对象软件的技能。你将学习图形用户界面和以用户为中心的设计原理，并能够根据技术成就和项目管理、沟通和成功的团队合作等因素评估项目。

4.数据库系统

在本模块中，你将学习如何使用关系数据库理论来有效地组织和检索大量数据。这包括对不同关系查询语言的学习以及业界广泛使用的SQL语言的实践经验。成功完成课程后，你将能够为一系列应用程序创建适当、高效的数据库设计，并将非正式查询转换为正式符号。你将学会识别适当的数据约束，以确保数据库的完整性并减轻各种常见的安全威胁。

5.随机过程

随机(随时间随机发展)过程的概念是经济学、生物学、心理学和运筹学中有用且令人惊讶的美丽数学工具。在研究控制随机过程的思想时，你将详细了解随机游走 - 构建其他过程的构建块以及其本身很重要，以及一种特殊的无记忆”随机过程，称为马尔可夫链，它有着巨大的应用范围和庞大而美丽的基础理论。你的理解将扩展到行为的概念，包括瞬态、循环和均衡，并且你将把这些想法应用到概率论中的问题。

三、评估

根据你的选择，你将接受闭卷和开卷考试、持续评估和项目工作相结合的评估。第三年将包含一个数据科学项目，第四年将包含一个研究项目。第一年占 MSci 学位最终分数的 10%，第二年占 20%，第三年占 30%，第四年占 40%。

四、教学

课程分为由讲座和评估组成的模块，通常辅以辅导、监督和计算机实验室等小组教学。每个模块的家庭作业通常每两周一次，期望学生努力解决各种难度级别的问题。

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