选课方面,我不太推荐选修QF5205 - Quantitative Finance for Data Science这门课,因为它涉及的统计学知识偏多且讲解不深入,任务繁重且意义不明。 总体来说,DSML项目对于计算机科学背景的同学来说,R语言可能会成为一项挑战;而对于统计学背景的同学,机器学习、Python算法和Web开发可能是较大的难点。不过,不必过于担心,...
选课方面,我不太推荐选修QF5205 - Quantitative Finance for Data Science这门课,因为它涉及的统计学知识偏多且讲解不深入,任务繁重且意义不明。 总体来说,DSML项目对于计算机科学背景的同学来说,R语言可能会成为一项挑战;而对于统计学背景的同学,机器学习、Python算法和Web开发可能是较大的难点。不过,不必过于担心,...
◆Applied Data Science & Visualisation 这门课主要学习的编程语言是python，每次上课会覆盖理论知识和代码两部分。课程主要针对商科领域的一些问题进行数据分析和预测，涉及了machine learning的各大模型，如OLS/logit、KNN、Decision Tree、Boosting等，还有数据库、数据可视化的内容。其实呢，我是一个非常害怕编程的人，...
1. 数据科学与机器学习硕士（MSc in Data Science and Machine Learning）学制与学费：1年制，学费58,860新元（约31万人民币）申请要求：数学、统计、计算机科学等量化背景，需提交GRE 320+或GMAT 650+；无工作经验要求，但需熟悉Python/R语言。2. 统计学硕士（MSc in Statistics）学制与学费：1年制，学费52,32...
因为本科学习过python的部分知识，目前这门课程对我来说还比较轻松，也希望我之后的考试顺利拿高分呀！（2）医学院（Yong Loo Lin School of Medicine）：第一学期有3门课程，分别是 Health Sciences for non-clinicians *Not for clinicians（BMI5102），Advanced Biomedical Informatics（BMI5101），Medical Data and...
MSc data science and machine learning数据科学与机器学习专业由NUS数学系、统计与应用概率系、以及计算机科学系联合开设,并得到工程学院及Saw Swee Hock公共卫生学院的支持。 此专业是2019年开设,2020Fall是第一届学生,第一届录取了61人(男生31,女生30),其中59%中国学生,录取的中国学生背景基本都是本科985/211或者...
Introduction to Big Data for Industry这门课扮演了一个过渡的角色,讲的内容比较广泛,比如python、 R语言以及机器学习算法的运用,统计学知识,网页制作等等。Statistical Analysis of Networks是统计的一门课,也挺有趣的,会涉及图论的知识,最后运用R语言...
应用数据科学和可视化（Applied data science & visualisation）是python的学习和应用，对于完全没有python基础背景的同学来说还是有一些些困难的，但是通过基本的学习是可以克服的，因为课程更多的是对逻辑的锻炼和模型的理解。在这里也建议大家可以利用开学前的假期进行预习。Semester 2共有5门课：企业会计和报告（...
课程设置:30学分,12学分的必修课,12学分的分支选修课,6学分的其他选修课。必修课有:Machine Learning in Finance,Foundations of Statistical Modelling,Introduction to FinTech,FinTech Ecosystem and Innovations,Principles of Finance and Risk...
1) DSA1361 Introductory Data Science with Python and Tableau [2units] (Python和Tableasu数据科学入门) 2) DSA2362 Decision Trees for Machine Learning and Data Analysis[2uints] (机器学习和数据分析决策树) SessionB(2023年7月10日—7月28日) ...