2021年秋季课程

关于注册数据课程的问题?

  1. 首先回顾一下我们的2021年秋季入学常见问题
  2. 检查上的更新数据001广场页面.
  3. 阅读课堂上每节课的课堂笔记课程表.

如果您已查看上述资源,但找不到问题的答案:

  • 有关注册数据课程的问题,请联系我们ds-enrollments@berkeley.edu.
  • 有关注册其他课程的问题,请联系课程管理部门(例如:对于IND ENG 135,请联系IEOR;对于COMPSCI 61B,请联系EECS)。

注册权限请求

请注意,只有在下列特定情况下才会授予注册权限:

数据C100

  • 如果您在加州大学伯克利分校以外的地方或通过批准的替代课程满足一个或多个先决条件/共同条件,请提交爱游戏电竞数据C100的注册请求.

数据C102

  • 如果您在加州大学伯克利分校以外的地方满足了Data C102的一个或多个先决条件,或者您是2021年秋季即将毕业的大四学生,将在数据科学课程中申报,但您尚未满足爱游戏电竞建模、学习和决策要求,请提交数据C102的注册请求.

数据C140

  • 如果您完成了Stat 21/W21而不是Stat 20+CompSci 61A,或者在加州大学伯克利分校以外的地方完成了批准的线性代数课程,请提交爱游戏电竞数据C140的注册请求.

连接器

请检查一下电话号码课程表有关时间、位置和远程可用性的最新信息。

标题 课程号 描述 教练
数据科学中的计算结构

CompSci 88

《数据科学基础》(C8)中出现的计算机科学主题的发展;扩展计算概念和抽象技术。了解数据科学和其他领域中使用的程序、算法和语言的基础结构。在学习管理程序复杂性的一般技术时,掌握特定的编程语言,如函数式、面向对象和声明式编程。通过几个重要的编程项目提供构建大型系统的实践经验。 弗里德兰,G.和鲍尔,M。
经济模型

数据88E

本数据科学连接器课程将通过Python Jupyter笔记本中的示例来激发和说明经济学中的关键概念。本课程将为数据科学学生提供一条在经济学学科中应用python编程和数据科学概念的途径。本课程还将为经济学学生提供一条应用编程的途径,以强化基本概念,提高高级课程作业和可能的论文工作的学习水平。

范杜森,E。
巨蟒与地球科学

每股收益88

地震和厄尔尼诺现象是加利福尼亚州自然灾害的例子。本课程使用Python/Jupyter笔记本和真实世界的观测,向学生介绍这些和其他地球现象及其基础物理。学生将学习如何访问和可视化数据、提取信号和进行概率预测。最后一个模块是一个项目,它综合课程材料,做出概率预测。本课程将由EPS教员团队共同授课,每学期的重点将取决于主管教员的专业知识。

德雷格博士。
数据科学在物理学中的应用

物理学88

数据科学导论及其在物理学中的应用。主题包括:物理学中的统计和概率,物理系统和数据的建模,数值积分和微分,函数近似。数据科学连接器课程8,物理共享室77。推荐给物理或工程专业的大一新生,重点是数据科学。
政治学 波尔西88 我们将关注政治学的理论方面。这里的主要目标是理解是什么造就了一个好的政治学理论,并简要概述了博弈论和相关工具如何构成构建理论的强大方式。本课程的这一部分将较少关注数据,我们还将了解如何在科学过程的这一部分中使用您在data 8中学习的编程工具。在本课程的第二部分,我们将转向实证方面,我们将介绍政治科学家和其他社会科学家如何思考因果推理的挑战,以及我们用来克服这些挑战的工具。 一点,A。
数据科学中的概率与数理统计 统计数字88 在本课程中,我们将精确陈述并证明在探索数据8中的数据时发现的结果。主题包括:概率、条件作用和独立性;随机变量;分配和联合分配;期望、方差、尾界;中心极限定理;随机排列中的对称性;先验分布和后验分布;概率模型;偏差-方差权衡;检验假设;相关性和回归模型。
数据和决定 UGBA 88 本课程的目标是了解数据和统计分析如何改善管理决策。我们将探索从经济和社会数据中收集见解的统计方法,重点是确定因果关系的方法。我们将讨论如何设计和分析随机实验,并介绍在非实验数据中估计因果效应的计量经济学方法。本课程利用各种商业和社会科学应用,包括广告、管理、在线市场、劳动力市场和教育。本课程与数据8基础课程相结合,满足Haas入学的统计学先决条件。