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Course Introduction:数据作为信息的重要载体在当今信息化社会扮演着重要的角色。数据分析是分析和处理数据的理论和方法，从中获取有用的信息。作为数据与智能工程方向的专业必选课，本课程主要介绍数据分析的一些基础知识，内容涉及常用的统计数据分析的基本内容与方法，包括单变量、多变量及多变量的数据统计分析方法、数据缺失值估计、数据相似性度量、数据抽样及贝叶斯统计方法等。通过本课程的学习，使得学生可以掌握数据分析相关的基本数学知识，能够熟练运用这些知识进行实际案例分析，并了解最新科研进展，为数据与智能工程方向的其他课程打下坚实的数学基础。
Schedule:2023-04-18:翠六教负09*;2023-04-21:翠六教负09*;2023-04-25:翠六教负09*;2023-04-28:翠六教负09*;2023-05-05:翠六教负09*;2023-05-09:翠六教负09*;2023-05-12:翠六教负09*;2023-05-16:翠六教负09*;2023-05-19:翠六教负09*;2023-05-23:翠六教负09*;2023-05-26:翠六教负09*;2023-05-30:翠六教负09*;2023-06-02:翠六教负09*;2023-06-06:翠六教负09*;2023-06-09:翠六教负09*;2023-05-07:翠六教负09*
Teacher:杨矫云
School Year:2022-2023
Semester:Spring Term
Course number:0529860X
Credits:2.0
Course Type:Undergraduate Course:
Top-Quality Courses or Not:no
Maximum Number of Students:63
Required Class Hours:32.0