FIT2086
Modelling for data analysis
基本信息
| 学分 | 6 credit points |
|---|---|
| 开课学期 | Second semester |
| 校区 | Malaysia |
| 考核构成 | Scheduled final assessment — 50% Assignment 3 — 20% Assignment 2 — 20% Assignment 1 — 10% |
开课安排1 条
| 教学期 | 授课方式 | 状态 |
|---|---|---|
| Second semester | Teaching activities are on-campus (ON-CAMPUS) | 开课 |
以上为该校区在官方资料中登记的全部开课安排，不是汇总。同一门课可能在多个 教学期开课，也可能不同教学期的授课方式不同。
课程简介
This unit explores the statistical modelling foundations that underlie the analytic aspects of Data Science. It covers:
• Data: collection and sampling, data quality.
• Analytic tasks: statistical hypothesis testing, exploratory and confirmatory analysis.
• Probability distributions: dependence and independence, multivariate Gaussian, Poisson, Dirichlet, random number generation and simulation of distributions, simulation of samples (bootstrap).
• Predictive models: linear and logistic regression, and Bayesian classification.
• Estimation: parameter and function estimation, maximum likelihood and minimum cost estimators, Monte Carlo estimators, inverse probabilities and Bayes theorem, bias versus variance and sample size effects, cross validation, estimation of model performance.
以上为 Monash Handbook 的官方原文，版权属 Monash University，此处按本站要求转载并标注出处： 官方页面 ↗
学习成果6 条
官方原文（Learning outcomes），版权属 Monash University。
- ULO1 Perform exploratory data analysis with descriptive statistics on given datasets;
- ULO2 Construct models for inferential statistical analysis;
- ULO3 Produce models for predictive statistical analysis;
- ULO4 Perform fundamental random sampling, simulation and hypothesis testing for required scenarios;
- ULO5 Implement a model for data analysis through programming and scripting;
- ULO6 Interpret results for a variety of models.
教学方式与预期工作量
教学方式
Active learning
预期工作量
Minimum total expected workload to achieve the learning outcomes for this unit is 144 hours per semester typically comprising a mixture of scheduled online and face to face learning activities and independent study. Independent study may include associated reading and preparation for scheduled teaching activities.
官方原文，版权属 Monash University。
先修 / 同修要求
以下先修关系按官方来源的结构化先修字段解析，原始记号：(FIT1045 OR FIT1053) AND (MAT1841 OR MTH1030 OR MTH1035 OR ENG1005 OR FIT1058)
修完这门课可以衔接
先修链路
按官方先修字段的原始分组展开，AND / OR 的区别保留着—— 「A 或 B」和「A 与 B」在选课时是两回事。每门课点进去可以继续往下看。
属于这些学位1 个
这门课出现在下列学位的官方结构里。反过来说：如果你读的是这些学位之一，它大概率是要修的 （必修还是选修取决于它在 Part 里的位置，点进去看结构）。
数据来源
- 数据来源
- 官方网页
handbook.monash.edu ↗ - 抓取时间
- 2026-09-13
- 可信度
- 程序抓取，未人工核实
查看官方完整描述 ↗ — 事实性字段（代码、学分、教学期、授课方式、考核权重、先修/同修/互斥关系）与 课程简介、学习成果、教学方式、预期工作量均取自官方 Handbook； 正文版权属 Monash University，此处转载并逐处标注出处。
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