Course Introduction:<p class="MsoNormal">
    <b>课程性质</b>
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    数据科学（<span>Data Science</span>）是运用科学方法从数据中提取知识的研究。本课程是数据科学的基础课程，主要包括线性代数、概率论、数理统计三个部分。<span></span>
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    <b>主要教学内容<span></span></b>
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    线性代数的主要教学内容包括：行列式的性质与展开、克莱姆法则；矩阵的有关概念、运算；逆矩阵的求法，矩阵的秩；向量间的线性关系，向量空间。<span></span>
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    概率论的主要教学内容包括：随机事件和概率；随机变量及其分布；多维随机变量及其分布；随机变量的数字特征。
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    数理统计的主要教学内容包括：数理统计的基本概念；参数估计与假设检验，回归分析。<span></span>
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    <b>课程教学目标<span></span></b>
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    本课程教学旨在培养和提高学生的抽象思维能力和严格的逻辑推理能力，培养学生正确运用数学知识来解决实际问题的能力，并为进一步学习后续课程及相关课程打好数学基础，对应教学内容的目标包括：<span></span>
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    （<span>1</span>）掌握线性代数的基本理论和方法，掌握线性代数在解决问题中的基本方法和应用技巧；<span></span>
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    （<span>2</span>）掌握概率论的基本概念和基本理论，初步学会处理随机现象的基本思想和方法；<span></span>
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（3）掌握数理统计的基本理论和方法，掌握回归分析的基本方法和应用。
Testing Method:大作业
School Year:2023-2024
Semester:Spring Term
Course number:(2023-2024-2)-DES1316-01
Credits:3.0
Course Type:Undergraduate Course
Top-Quality Courses or Not:no
Maximum Number of Students:26
Required Class Hours:48.0