DATA2902：数据分析：从数据中学习(Adv)2019年第2学期| 6学分交付方式：正常(讲座/实验室/教程)日|单位类型：标准协调人：Garth Tarr数学与统计学院理学院单位说明科学，商业和工程学方面的技术进步已导致生活中各个方面的数据激增。
了解这些数据中显示的信息至关重要，因为它可以帮助您在许多领域做出明智的决策，包括市场情报和科学。 DATA2902是统计和数据科学的中间单元，致力于学习针对各种问题和数据的高级数据分析技能。澳大利亚政府应如何衡量和报告就业和失业情况?我们能否分辨出不含咖啡因的咖啡和普通咖啡的区别?在本单元中，您将学习如何从数据科学项目中通常遇到的各种数据模型中提取，合并和汇总数据，以及通过使用统计编程语言的经验来增强编程技能。您还将了解统计机器学习的概念，并发展分析各种类型数据的技能，以回答科学问题。通过本单元，您将掌握知识和技能，使您能够应对日常问题带来的数据分析挑战。
禁止：STAT2012或STAT2912或DATA2902前提条件：以下任何一项(DATA1001或DATA1901或ENVX1001或ENVX1002)或(MATH10X5和MATH1115)或(MATH10X5和STAT2011)或STAT2911或(MATH1905和MATH1XXX [MATH1XX5除外])或(BUSS1020或ECMT1020或STAT1021)假定的知识：基本线性代数以及某些编码，例如MATH1902和DATA1901单元目的数据科学是从数据中提取有意义且可操作的信息的技术和科学。这是一个新兴的跨学科领域，其核心技能来自统计学和计算机科学，其目的是解决(但不限于)信息技术，生物科学，医学，心理学，神经科学，社会科学以及人文，商业和金融。这是通过对数据的深刻理解和管理来提取和生成新的学科特定知识来实现的。因此，具有批判性思维的数据对许多研究领域都至关重要，并直接影响学术界和工业界的机会。数据科学家或应用统计学家将具有从外部学科理解问题，将问题放入统计框架，通过计算手段解决问题，解释结果并将其传达给客户或合作者的能力。该单元的目的是使学生掌握解决一系列数据科学问题的高级技能。学习成果完成本单元后，您应该能够：
LO1。提出领域/上下文特定问题，并进行适当的统计分析。
LO2。从多个数据资源中提取并合并数据。
LO3。构建，分析和评估不同数据类型(包括大型和/或复杂数据集)的数字和图形摘要。
LO4。在使用软件版本控制系统方面发展专业知识。
LO5。识别，证明并实施适当的参数或非参数两个样本统计检验。
LO6。制定，评估和解释适当的线性模型以描述多个因素之间的关系。
LO7。使用给定的分类器演示统计机器学习，并设计一个交叉验证方案以计算预测准确性。
LO8。创建可重现的报告以使用编程语言传达结果。研究生素质研究生素质是悉尼大学所有毕业生在成功完成奖励课程时必须证明的素质和技能。作为未来的悉尼毕业生，这一系列的品质旨在使您适应当代世界。