课程名称

高级数据分析与机器学习

学习对象

本课程适合计算机科学、统计学、数学、经济学等相关专业的研究生，以及有一定编程基础和数据分析经验的研究人员。

课程安排

课程为期16周，每周3学时，包括理论讲授和实验实践。前8周重点讲解数据分析基础和机器学习算法原理，后8周专注于高级模型构建和实际案例分析。

课程特色

理论与实践相结合，强调解决实际问题的能力； 引入前沿研究成果和行业最佳实践； 提供真实数据集进行实战演练； 邀请业界专家分享实践经验。

课程内容

数据预处理与特征工程； 监督学习算法（线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等）； 非监督学习算法（聚类、降维、关联规则等）； 深度学习基础与神经网络； 模型评估与优化； 大数据处理框架应用； 行业案例分析。

班制安排

小班教学模式，每班不超过30人，确保每位学生获得充分指导； 分为理论班和实践班，学生可根据自身需求选择； 提供在线同步课程，方便无法到校的学生学习。

教学优势

师资团队由具有丰富教学经验和行业背景的教授组成；

采用最新版教材和参考资料；

提供完善的实验环境和计算资源；

建立学习社区，促进同学间交流合作；

课程内容每年更新，紧跟行业发展。

课程亮点

项目导向学习，学生将完成一个实际数据分析项目；

提供就业指导和职业发展规划；

优秀学生可获得推荐参加国内外学术会议或实习机会；

课程结束后颁发结业证书，表现优秀者可获得教授推荐信。

问答

问题：硕士研究生数据分析课程需要什么基础？

回答：本课程要求学生具备基本的编程能力（如Python或R），了解统计学基础知识，有数学分析能力。对于基础较弱的学生，我们提供预备课程帮助其达到学习要求。

问题：完成这门数据分析课程后就业前景如何？

回答：毕业生可在互联网、金融、医疗、制造等多个行业从事数据分析师、机器学习工程师、数据科学家等职位。根据最新就业数据，本课程毕业生平均起薪比同专业平均水平高20%，就业率达95%以上。