波士顿大学数据科学Data Analytics硕士课程预习重点

　　近几年，留学生群体在不断地壮大，去海外留学，留学生都懂得课程预习的重要性，预习能够让他们提前了解课程内容和难度，为顺利完成学业打下基础，这里美国留学生课程辅导给大家解读分享波士顿大学Data Analytics硕士课程预习重点。

　　一、波士顿大学数据科学硕士概述

　　波士顿大学MS in Data Science是一个为期一年的硕士研究生项目，旨在培养学生在大数据分析、机器学习、数据挖掘和数据可视化等领域的专业知识和技能。该项目开设了多门核心课程，包括数据管理、数据挖掘、机器学习、数据可视化等。学生还可以选择选修课程，来满足自己的专业兴趣和需求。

　　二、波士顿大学Data Analytics硕士课程预习重点

　　1.编程技能

　　学生要提前掌握 Python 编程语言，并学习相关的数据科学库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等。

　　2.数据结构和算法

　　建议提前了解常见的数据结构和算法，包括数组、链表、栈、队列、二叉树、排序算法等。

　　3.数据库和 SQL

　　要熟悉了解关系型数据库的基本概念和操作，掌握 SQL 查询语言。

　　4.数学基础

　　提前复习高等数学、线性代数、概率论等数学基础知识。

　　5.统计学基础

　　了解常见的统计学概念和方法，包括假设检验、置信区间、方差分析等。

　　6.机器学习基础

　　要预习掌握机器学习的基本概念和算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯等。