在数据科学统计建模课程的最后一门课程中，学员将学习一系列更高级的统计建模工具。这些工具包括广义线性模型 (GLM)，其中将介绍分类（通过逻辑回归）；非参数建模，包括核估计器、平滑样条；以及半参数广义加法模型 (GAM)。重点将放在对这些工具的牢固概念理解上。本课程可作为 Coursera 平台上提供的中大博尔德数据科学理学硕士（MS-DS）学位课程的一部分获得学分。MS-DS 是一个跨学科学位，汇集了来自中大博尔德应用数学、计算机科学、信息科学等院系的教师。MS-DS 以成绩为录取依据，不需要申请程序，非常适合在计算机科学、信息科学、数学和统计学方面拥有广泛的本科教育和/或专业经验的个人。了解有关 MS-DS 项目的更多信息，请访问 https://hua.dididi.sbs/degrees/master-of-science-data-science-boulder。 Logo 改编自 Vincent Ledvina 在 Unsplash 上拍摄的照片