澳大利亚阿德莱德大学Data Analysis课程APP DATA 3010介绍了现代数据科学的基本概念。课程为学生提供了处理真实、杂乱数据的工具，目的是让学生掌握适当工具的使用方法，并培养安全使用这些工具的能力。课程涵盖的主题有：数据结构；回归模型(套索回归、岭回归和样条非线性)；分类模型(逻辑回归、线性判别分析、支持向量机和随机森林)；以及主成分分析、k-means、层次聚类等无监督学习方法。下面是课程的详细解析。
一、课程关键主题
1、建模框架
2、预处理；模型论；重采样
3、惩罚回归；分类建模
4、LDA / SVM
5、非参数树；随机森林
6、特征选择；无监督学习
二、课程学习成果
顺利完成课程后，学生将能够：
1、展示对机器学习基本原理的理解。
2、识别对给定的数据分析问题使用哪种方法。
3、展示对所选方法的统计基础的理解。
4、安全地实施任何选择的方法并解释结果。
5、运用课程所涉及的理论，解决一系列适当难度的问题。
三、课程评估信息
1、Online quizzes：每周强化课程内容。
2、Written assessments：在为期四周的项目中，使用R来应用课程中的理论，以适当的难度解决一系列问题。
3、Test：每4周进行一次课堂评估，加强课程内容，并提供进度反馈机制。
4、Written exam：展示在理解关键数据科学概念方面的熟练程度。
5、Practical exam：展示在实施关键数据科学概念方面的熟练程度。
希望以上关于阿德莱德大学Data Analysis课程的解析能够帮助同学进一步完善学习规划，从而更好地完成课程学习任务。