本课程的内容将通过每周的现场讲座进行讲解，由来自三个不同学院的学者授课，分别是数学与统计学院、经济学院和计算机科学与工程学院。这些概念将通过一系列的辅导课/研讨会进行进一步探讨。
课程辅导成果
编程能力：熟练掌握Python编程语言，包括数据结构、算法、库的使用等。
数据处理能力：能够使用Pandas、NumPy等库对各种类型的数据进行清洗、转换、分析。
数据可视化能力：利用Matplotlib、Seaborn等库创建各种类型的图表，直观地展示数据特征。
统计分析能力：掌握基本的统计学概念和方法，如描述统计、假设检验、回归分析等，对数据进行深入分析。
机器学习基础：了解机器学习的基本概念和算法，如监督学习、无监督学习等，为后续深入学习打下基础。
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