课程名称

高级数据分析与机器学习

学习对象

本课程面向计算机科学、统计学、数学、经济学等相关专业的硕士研究生，以及对数据分析与机器学习有浓厚兴趣的研究生。学生应具备基本的编程能力和数学统计基础。

课程安排

课程为期16周，每周3学时，共计48学时。课程包括理论讲授、案例分析、实践操作和项目研讨四个环节。前8周重点讲解数据分析基础和机器学习算法，后8周聚焦高级应用和前沿技术。

课程特色

本课程理论与实践相结合，注重培养学生的实际应用能力。采用案例教学法，通过真实商业场景的数据分析案例，帮助学生理解抽象概念。同时，引入行业最新研究成果，保持课程内容的前沿性。

课程内容

课程内容包括数据预处理与探索性分析、监督学习算法（回归、分类）、非监督学习算法（聚类、降维）、深度学习基础、模型评估与优化、大数据处理技术以及行业应用案例分析。每个模块都配有相应的编程实践项目。

班制安排

课程采用小班制教学，每班人数控制在30人以内，确保教师能够关注到每位学生的学习情况。班级将根据学生背景和兴趣进行合理分组，促进协作学习和经验交流。

教学优势

授课教师团队由具有丰富教学经验和行业实践背景的教授组成，部分教师来自知名科技企业。课程配备完善的在线学习平台，学生可以随时获取课程资料、参与讨论和提交作业。此外，课程还提供一对一的学术指导和职业规划建议。

课程亮点

课程最大的亮点是与多家知名企业合作开展的实践项目，学生有机会解决真实企业面临的数据分析挑战。优秀项目成果将推荐至相关企业实习或就业。此外，课程还将邀请行业专家定期举办讲座，分享最新行业动态和技术趋势。

问答

问题1：硕士研究生数据分析课程需要哪些先修知识？

答案：本课程要求学生具备基本的编程能力（如Python或R语言）、数学基础（包括线性代数、概率论和数理统计）以及基本的数据库知识。有相关项目经验或实习经历的学生将更能从本课程中获益。

问题2：完成这门课程后，学生能获得哪些职业发展机会？

答案：完成本课程的学生将具备扎实的数据分析和机器学习技能，能够胜任数据分析师、机器学习工程师、商业智能分析师等职位。课程合作的知名企业会优先考虑优秀学员，此外学生也有机会参与教师的科研项目，为继续深造打下基础。