MSc, PDip, PCert Data Science

本课程的必修模块包括以下内容：

1. Python编程：面向零基础学生，讲授Python语言基础及其在人工智能、网络技术和金融建模中的应用，为后续高级编程学习打下基础。

2. 机器学习：介绍机器学习的核心算法与实际应用，培养学生利用数据自主优化算法的能力，应用于各类现实问题。

3. 数据科学基础：涵盖概率、统计推断、线性回归及R语言编程，同时训练数据可视化、报告撰写、演示和职业伦理等实用技能。

4. 贝叶斯机器学习：深入讲解贝叶斯推断、先验与后验分布、模型选择及采样算法，并结合线性回归与分类实例，介绍变分贝叶斯与在线学习等前沿趋势。

5. 数据建模与咨询：在前期基础上提升数据建模能力，通过模拟真实客户项目，从需求沟通到结果汇报，全面锻炼解决复杂数据问题的实战与咨询能力。

6. 深度学习：系统学习人工神经网络、梯度下降、反向传播等原理，掌握卷积网络、递归网络、自编码器等结构，重点应用于计算机视觉领域。

7. 数据科学项目：综合运用所学知识开展独立研究，可自选课题，在导师指导下完成数据分析、阶段性汇报及最终书面报告，成果可用于展示给潜在雇主。