应用数据分析（Applied Data Analysis）是一门中级统计课程，侧重于统计推断和应用数据分析工具的基础知识。同时也要求学生掌握统计思考，评估假设，以及开发在医学，政治，教育等领域的实际应用中的实践技能。学习主题包括t检验和非参数替代，多重比较，方差分析，线性回归，模型细化和因果推断。如有更多相关专业代写需求，如生物统计学代写（Biostatistics），商业统计代写（Business Statistics），教育统计与研究方法代写（Educational Statistics and Research Methods），数理统计和概率代写（Mathematical Statistics and Probability），数理统计代写（Mathematics and Statistics）等，欢迎咨询Assignment4me，我们的专业老师期待为您服务。
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应用数据分析（Applied Data Analysis）代写
应用数据分析非常适合有计算机科学背景的学生，同时该课程强调数据分析和应用领域（包括数据库，应用机器学习和大型数据集处理方法），使学生可以完全沉浸在用于组织，清理，分析和表示/可视化大量数据的概念和技术中。学生将接触到各种数据库系统，数据挖掘工具，数据可视化工具和程序包，Python程序包，R程序包以及云服务，例如Amazon AWS，Google Cloud和Mass Open Cloud。分析工具的知识与对数据挖掘和机器学习方法的理解相结合，将使学生能够批判性地分析现实世界中的问题并了解分析应用程序的可能性和局限性。
应用数据分析（Applied Data Analysis）代写要求学生能够：
- 了解应用概率和统计的基础及其在日常数据分析中的相关性
- 理解涉及大量计算需求和数据存储的计算概念和应用程序需求
- 使用实际数据集应用各种数据可视化技术并分析图形和图表的能力
- 了解网络分析和指标，采购和处理非结构化文本/数据以及调查隐藏模式的能力
- 使用数据挖掘技术和工具处理大量数据的知识发现技能
- 能够实现机器学习算法并认识到它们在实际应用中的相关性
- 全面了解数据分析技术，技能和批判性思维，并了解其应用的可能性和局限性
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