伦敦大学学院数据科学核心课程_邱甜的博客-新东方前途出国

1. 数据科学基础（Foundations of Data Science）
核心内容：数据科学的定义、方法论与工作流程；计算思维与算法设计基础；数据预处理（清洗、集成、转换）；Python编程进阶（面向对象编程、函数式编程）；版本控制（Git）与协作工具（GitHub）。
实践技能：使用Python处理结构化与非结构化数据，完成从数据获取到初步分析的全流程练习。
2. 机器学习与模式识别（Machine Learning and Pattern Recognition）
核心内容：监督学习（线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、神经网络）；无监督学习（聚类分析、主成分分析PCA、异常检测）；模型评估指标（准确率、召回率、F1分数、ROC曲线）；过拟合与正则化（L1/L2正则化、交叉验证）；深度学习入门（多层感知机、反向传播算法）。
实践技能：使用Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch实现经典机器学习模型，解决分类、回归和聚类问题。
3. 数据挖掘与大数据技术（Data Mining and Big Data Technologies）
核心内容：数据挖掘算法（关联规则、序列模式挖掘、图挖掘）；大数据架构（分布式文件系统HDFS、MapReduce、Spark）；流数据处理（Kafka、Flink）；数据仓库设计与ETL流程；NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra）。
实践技能：通过Spark进行大规模数据处理，设计分布式数据挖掘解决方案。
4. 统计数据分析（Statistical Data Analysis）
核心内容：概率论基础（随机变量、分布函数、期望与方差）；统计推断（参数估计、假设检验、置信区间）；回归分析（线性回归、逻辑回归、多元回归、时间序列分析）；贝叶斯统计（先验/后验分布、MCMC方法）；实验设计（A/B测试、抽样方法）。
实践技能：使用R或Python（Statsmodels、PyMC3）进行统计建模与假设检验，分析真实数据集（如医疗、经济数据）。
5. 数据可视化（Data Visualization）
核心内容：可视化设计原则（色彩理论、图表类型选择、叙事结构）；静态可视化工具（Matplotlib、Seaborn）；交互式可视化（Plotly、D3.js）；商业仪表盘设计（Tableau、Power BI）；可视化伦理与误导性规避。
实践技能：针对不同场景（探索性分析、报告展示、公众传播）设计有效可视化方案，完成交互式数据故事项目。
核心模块特点
连贯性：从基础理论（数学、编程）到技术工具（机器学习、大数据框架），再到应用输出（可视化、分析报告），形成完整能力链；
实践性：每门课包含20%-30%的实验课时，通过真实数据集（如政府开放数据、企业案例数据）强化动手能力；
前沿性：内容覆盖行业主流工具与技术标准（如Python生态、Spark、深度学习框架），确保与职场需求接轨。