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weka论文权威发布_wekai手表(2024年12月精准访谈)

内容来源：合毅科技所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

weka论文

马来西亚大学数据科学硕士课程全解析在我们深入探讨数据科学与大数据技术的课程内容之前，先来简单介绍一下我在马来西亚大学（Malaysia University）数据科学硕士项目的学习经历。以下的内容基于我的个人体验，仅涵盖了我所修的课程，并且会随着时间更新。 𐟓š 研究方法论 (Research Methodology) 这门课程主要探讨如何撰写研究论文，从摘要到文献回顾（如gap分析）等各个部分的注意事项，还包括研究伦理和研究类型等话题。完成这门课程后，才能继续进行数据科学项目（分为P1和P2）。 𐟓Š 数据科学原理 (Principles of Data Science) 这门课程介绍了数据科学的基本概念和数据科学家的角色，接着学习数据清理、探索性数据分析（EDA）以及基础的机器学习。 𐟓ˆ 数据分析 (Data Analytics) 这门课程偏重统计学基础、CRISP-DM、数据预处理（如数据清理、转换、简化等）。课程中涉及SAS工具。 𐟔 数据挖掘 (Data Mining) 这门课程介绍了数据挖掘的概念、数据源和类型，以及数据挖掘技巧（如SEMMA）。课程提供了DataCamp上的资源，涵盖数据仓库和数据科学家相关的课程。 𐟤– 机器学习 (Machine Learning for Data Science) 这门课程学习了回归和分类等数据模型逻辑，课堂上使用WEKA工具。 𐟌 大数据应用与分析 (Big Data Applications & Analytics) 这是我选择的选修课之一，内容涵盖HDFS、Hadoop、Apache Spark、MapReduce、BigQuery，以及Power BI和Tableau等工具。课程提供了GCP资源，完成后可应对GCP-Associate Cloud Engineer认证考试。 𐟓š 数值优化 (Numerical Optimization) 另一门我选择的选修课，主要是数学逻辑，包括建模（无约束和约束）、线搜索方法、信任区域、线性规划-单纯形方法。课程使用Octave，作业也需要用Octave完成。除了选修课和研究方法论，其他课程的作业形式相似，但具体内容会因课程和学期不同而有所变化。

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