华威大学数据科学本科大一课程学习内容
数据科学质疑如何理解现代生活中每天产生的大量数据，从社交网络到科学研究和金融。然后，它提出了复杂的计算技术来处理这种信息洪流。有留学生在华威大学本科学习数据科学课程，在日常学习时需要寻找华威大学本科课程辅导，这里留学生课程辅导给大家简单介绍华威大学数据科学本科大一课程学习内容。
1.Programming for Computer Scientists 面向计算机科学家的编程
在本模块中，无论学生的起点是什么，学生都将通过解决问题，基本的结构化和面向对象编程来开始对计算机编程的专业理解。学生将通过以Warwick机器人迷宫环境为中心的实际工作来学习Java编程语言，这将带学生从规范到实现和测试。通过类，封装，数组和继承等面向对象概念的实际工作，学生将结束课程，了解如何用Java编写程序，并且通过分析错误和测试程序的能力，能够生成设计良好，封装良好的抽象代码。
2.Design of Information Structures 信息结构设计
华威大学数据科学本科大一课程学习内容，继计算机科学家编程之后，关于编程的基础知识，本模块将教学生有关数据结构以及如何对其进行编程的所有知识。我们将研究如何有效地表示数据结构以及如何将形式推理应用于它们。学生还将学习使用数据结构的算法。成功完成后，学生将能够理解支持面向对象编程的结构和概念，并能够编写在大型数据集上运行的程序。
3.Mathematical Programming I 数学规划 I
运筹学关注支持决策的高级分析方法，例如资源分配、路由或调度。决策中的一个常见问题是在某些约束下找到最佳解决方案。数学规划I向学生介绍线性规划的理论和实践方面，这是解决此类优化问题的数学方法。
4.Vectors and Matrices 向量和矩阵
华威大学数据科学本科大一课程学习内容，数学和科学中的许多问题都是通过简化为许多变量中的联立线性方程组来解决的。即使对于无法以这种方式解决的问题，通常也可以通过求解联立线性方程组来获得近似解，从而给出“最佳线性近似”。
处理联立线性方程组的数学分支称为线性代数。该模块包含一个理论代数核心，其主要思想是向量空间和从一个向量空间到另一个向量空间的线性映射。它讨论了向量空间中的基础的概念，向量空间的维度，线性映射的图像和核，线性映射的秩和空性以及通过矩阵表示线性映射。
5.Calculus 1/2 微积分 1/2
微积分是对连续变化的数学研究。在本模块中，将始终强调需要比在学校更精确和更谨慎地进行辩论。在学生的同学、讲师和其他助手的支持下，学生将被鼓励从老师向学生展示如何解决各种问题的情况继续前进，直到学生可以开发自己的解决问题的方法。到今年年底，学生将能够回答有趣的问题，例如，我们所说的“无限”是什么意思？
6.Sets and Numbers 集合和数字
正是在它的证明中，才能找到数学的力量和丰富性。大学数学逐渐引入更抽象的概念和结构，并要求更多的证明方式，直到你的大部分时间都花在理解证明和创造自己的证明上。学习处理抽象和证明需要时间。本模块将弥合学校和大学数学之间的差距，带学生从强调计算的具体技术，逐渐走向抽象和证明。
7.Introduction to Statistical Modelling 统计建模简介
华威大学数据科学本科大一课程学习内容，统计建模课程是对统计思维和推理的介绍。学生将学习如何使用从概率中遇到的概念来构建统计模型 - 对数据的连贯解释。学生将能够为一些简单的数据集提出适当的模型，在此过程中，学生将发现称为似然的函数如何在统计推断的基础中发挥关键作用。还将向学生介绍回归的基本思想。使用 R 软件包，你将熟悉统计分析管道：探索性数据分析、制定模型、评估其拟合度以及可视化和传达结果。该模块还为学生在第二年更深入地了解数理统计做好准备。
8.Probability 1 概率 1
概率是一个基础模块，它将向学生介绍概率中的重要概念以及数学形式主义和解决问题的关键概念。想像数学家一样思考吗？本模块适合学生。学生将学习如何清晰准确地表达数学概念，以及如何通过概率示例构建严格的数学论证，从而提高学生的数学和逻辑推理能力。学生还将通过事件及其概率的概念对随机结果进行实验，从而培养学生使用概率和期望进行计算的能力。学生将学习计数方法（包含-排除公式和二项式系数），并学习理论主题，包括条件概率和贝叶斯定理。
9.Probability 2 概率 2
本模块继续从概率 1 开始，它为学生准备在这里更详细地研究概率论。现在，学生将查看离散概率空间和连续概率空间的示例。学生将仔细检查重要的分布族和随机变量的分布，以及这照亮期望属性的光芒。学生将通过切比雪夫和柯西-施瓦茨不等式以及条件期望的概念来检查分布的均值、方差和协方差。该模块为以后在高级概率、统计建模和其他潜在专业领域（如数学金融）的研究提供了重要的基础。
