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清华大数据能力提升项目《数据分析方法》选课开始 !（附旁听名额）

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大数据背景下，信息类专业人才在各个行业的需求量巨大的同时，也在综合能力上提出了新的要求，不仅需要掌握对大数据进行高效处理的工具和平台搭建、分析和处理的理论方法，而且需要数据人才对行业知识的了解及应用。清华大学大数据能力提升项目夏季课程《数据分析方法》课程即将开课，本课程将力图提高学生的以上技能，利用案例教学的方式，引导学生将所学的建模、统计、编程等知识，与行业应用的知识综合起来，达到高效解决企真实问题的能力。

 

课程优势：所有的案例均是采用智能自动建模的方式。由于建模的速度很快，稳定度很高，可以大量的建立模型，协助企业利用模型解决企业的问题。

 

【课名】数据分析方法（Analytical Methods）

【课号】Y0240363

【学分】2

【学时】32

【开课学期】2017-2018学年夏季学期

【上课时间】7.5-7.31（每周二、四）下午第三、四大节（13:30-16:55）

【预备知识】

  1. 基本的统计知识；

  2. 能够使用建模软件；

  3. 能使用SAS软件


注：夏季学期的选课时间6.15-6.29，选课采取先到先得方式进行，请大家及时选课！（在校内选课系统选课，6月15日13:00开放）


【课程大纲】


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清华大数据能力提升项目《数据分析方法》选课开始 !（附旁听名额）_第2张图片


【授课教师】

 

王中庆，获爱荷华州立大学统计学博士学位，明尼苏达州立大学数学/计算机科学硕士学位，新竹交通大学海洋交通管理学士学位。

科研及教学经验：

2002至今：美国中佛罗里达大学统计系数据挖掘专业主任，美国中佛罗里达大学统计系数据挖掘专业教授

2002年创建数据挖掘认证项目

2002年创建数据挖掘硕士学位

现今正创建数据挖掘博士学位中

获得各类研发项目赞助基金共200万美元

发表重要论文61篇; 发表专业书籍一本

在各类大学及专业学术研讨会演讲 83次（被特别邀请52次）

 

邓俊辉，清华大学计算机科学与技术系教授

研究领域：计算几何，科学计算可视化，计算机图形学，并行计算，分布式处理

研究概况：将计算机图形学、计算几何和并行体系结构中的算法与技术，应用于科学计算可视化领域。

研究成果：通过物质分类与颜色赋值，提高频域体绘制的真实感；基于集群实现并行体绘制系统，使得Windows、Unix（Solaris与Irix）、Linux等不同操作系统可以协同绘制；通过对复杂场景3D模型的单调划分，提出并实现了基于GPU的实时碰撞检测算法。


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数据派作为数据院的官方公众号，为大家放送10个课程旁听名额~


以下人群优先通过：

  • 数据派专栏作者

  • 数据派志愿者

  • 清华校内师生

  • 周边高校师生

  • 其他背景与课程相关性较强的数据派读者


【申请名额】点击文末“阅读原文”或扫描二维码申请旁听：

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点击“阅读原文”申请名额

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    以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码，否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等 $(document).ready(function(){ jquery代码; }); <script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo
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