悉尼大学本科DATA1001是数据科学专业的基础课程。该课程侧重于培养学生的批判性和统计性思维技能。课程的目的是让学生利用来自物理、健康、生命和社会科学的问题和数据，获得在团队环境中发展适应性问题解决技能。期末考试则旨在评估同学的批判性思维以及用数据解决问题的技能。如果同学正在为这门课的考试做准备，可以参考下述内容哟。

一、考试可能涉及的主题

1、实验设计

2、数据和图形摘要

3、数字摘要

4、正常模型

5、线性模型

6、机会可变性(盒子模型)

7、抽样调查

8、假设检验

9、平均值测试

10、关系测试

二、考试主要评估的目标

1、阐述统计在数据丰富的世界中的重要性，包括当前面临的挑战，如道德、隐私和大数据；

2、确定数据集背后的研究设计，以及研究设计如何影响特定背景的结果；

3、使用base R和ggplot制作、解释和比较图形和数字摘要；

4、考虑测量误差，对数据应用正态近似；

5、使用线性回归建模并解释两个变量之间的关系；

6、使用盒子模型来描述机会和机会可变性，包括抽样调查和中心极限定理；

7、给定真实的多元数据和一个问题，制定一个适当的假设，并进行一系列假设检验；

8、解释p值，意识到与测试相关的各种陷阱；

9、评论媒体和研究论文中在各种数据背景下统计数据的使用，注意混淆和偏见。

希望以上对于悉尼大学DATA1001期末考试相关信息的介绍能够帮助到同学。