计算思维和数据科学导论

Introduction to Computational Thinking and Data Science

课程简介 这是一门教你如何利用计算来了解真实世界现象的慕课。 该课针对有一定Python编程基础的并对计算复杂…

麻省理工学院

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计算思维和数据科学导论
  • 分类: 计算机
  • 平台: edX
  • 语言: 英语

课程简介

这是一门教你如何利用计算来了解真实世界现象的慕课。

该课针对有一定Python编程基础的并对计算复杂性理论有基本了解的学生。因为是导论,所以课程将侧重广度而不是深度。目标是让学生对很多方面有一个简要的了解,让他们能够懂得在今后的职业生涯中思考如何使用计算来实现想要的目标。

该课不是一门关于计算的鉴赏课,学生们要花大量时间编写程序来实现本课程中涉及到的概念。课程包含的主题有绘图,随机程序,概率统计,随机行走, 蒙特卡罗模拟,数据建模,最优化问题和集群。

主讲团队

Eric Grimson
麻省理工学院院长
计算机科学工程教授,医学工程教授
美国人工智能协会(AAAI)资深会员,美国电气和电子工程师协会(IEEE)学会资深会员

John Guttag
计算机科学与电气工程教授
计算机科学和人工智能实验室数据驱动医学研究组主管
美国计算机协会ACM会员,美国艺术科学院院士

Ana Bell
计算机科学与电气工程系讲师
普林斯顿大学硕士和博士学位

常见问题

我能学到什么?
能够提升在解决问题时,对如何把模棱两可的问题转化为计算公式这一过程的认识;
学会一些有用的算法和问题还原技术;
学会如何使用模拟方法来破解那些无法用闭合形式解决的问题;
学会如何使用简单统计、机器学习、和绘图工具等计算工具,来理解数据和建模。

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