数据科学正在成为一个正在彻底改变科学和工业的领域。。。尤其是本科教学,在向学生提供更多数据科学知识和扩大数据科学人才供应方面,提供了一个关键环节。
国家科学院、工程院和医学院,2018年
教育家通过利用可用的课程模块、入门教程和代码示例,用MATLAB教授数据科学。MATLAB提供了一个笔记本环境、工具箱和应用程序,用于开发分析模型。
使用MATLAB,学生可以将统计学和机器学习与信号处理、图像处理、文本分析、优化和控制等具体应用技术相结合
以下是一份精选的课程列表,包括课程、教科书、在线课程、行业应用和案例研究,以及在本科阶段使用MATLAB教授数据科学的资源。有关深度学习和机器学习的相关资源,请参见:
课程课程
- 华盛顿大学Nathan Kutz:翻转开源课堂中科学计算和数据科学的可扩展集成(.pptx,353.3 MB)
- 华盛顿大学:生物学家的数据科学
- 威廉姆斯学院:通过基于MATLAB的分析将环境科学领域的方法与可解释的结果联系起来
- 纽约城市大学:用MATLAB教授环境数据分析基础
- 亚利桑那大学:使用MATLAB开发数据分析入门课程
- 斯坦福大学:用于机器学习的信号处理
- 科罗拉多矿业学院:计算机视觉导论
教科书
在线课程
- Coursera上的MATLAB专业实践数据科学(4门专业课)
- Andrew Ng(斯坦福大学)关于Coursera的机器学习
- Balaji Srinivasan教授和Ganapath教授(IIT Madras)在NPTEL上为工程和科学应用提供的机器学习
工业应用
行业案例研究
MATLAB资源
- MATLAB入口匝道(两小时的入门教程)
- 深度学习入门(两小时的入门教程)
- MATLAB在线(在浏览器中使用MATLAB)
- MATLAB分级机(自动为MATLAB编码作业评分)
- 统计和机器学习工具箱(文件)
- 深度学习工具箱(文件)
- 最新的功能和资源数据科学,深度学习,机器学习(最新发布的产品功能)