数据科学与社会概述

在为编程及机器学习知识储备不足（或相对较少）的学生提供理论与实践相结合的教育模式。学生将掌握数据科学方法论，课程将教授数据分析技术，并通过实践培训，使学生能够从庞大且复杂的数据集中提炼出有价值的信息。此外，学生还将学习如何将这些信息转化为其专业领域内的可行解决方案和建议。

◆ 商业领域：通过构建基于客户及企业真实数据的模型，生成具有洞见性的分析结果和策略建议，以优化商业战略。

◆ 治理领域：采用能够有效降低偏见并提供可解释预测的数据科学方法。在地方、国家及国际层面进行数据合作，以产生能够促进公平、透明及可持续治理和政策制定的洞见。

◆ 健康领域：整合医学图像、文本、人口统计等多种健康数据源，设计并实施分析方法，旨在改善健康状况和提升福祉水平。

◆ 媒体领域：运用先进的信号处理和特征提取技术，深入分析人们通过各种媒介进行交流的方式。

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