NYU的数据科学难度并不低，课程与课程之间的相关联性也不是很强，虽然必修课看上去没有那么复杂，但是选修课一般都很难，比如线性代数和机器学习如门之类的课程，当然还有微积分II，基本上一半新生都在某场微积分考试中挂科了，所以选择课程辅导是重中之重。
课程代码：DS-GA 1002
辅导需求
课程中的很多内容都需要用到微积分和线性代数的知识。例如，在推导概率密度函数、计算期望和方差等过程中，需要对微积分的积分和求导操作熟练掌握;在处理多元随机变量和高斯随机向量等内容时，线性代数中的矩阵运算和向量空间的概念是必不可少的
课程安排
对于编程基础薄弱的学生，开设专门的 Python 或 R 语言基础课程，从语法、数据结构、控制流等基础知识入手，通过大量的实例和练习，帮助学生快速掌握编程语言的基本操作;逐步提高学生的编程能力，概率统计理论与编程实践融合指导;提供实际的数据集，让学生运用所学的编程和概率统计知识进行数据分析。
在分析过程中，指导学生如何选择合适的统计方法、建立模型，并通过编程实现数据处理和模型求解，同时，引导学生对结果进行解释和分析，培养学生的综合应用能力
课程难点
概率理论是这门课程的基础，其中涉及到各种概率空间、条件概率、独立性等概念，这些概念较为抽象，需要学生具备较强的逻辑思维能力才能理解透彻，在数据科学领域，需要将理论与编程实践相结合。学生需要掌握如何使用编程语言(如 Python 或 R)来实现概率和统计模型，以及如何对实际数据进行处理和分析。
专业课程
??DS-GA 1003：Machine Learning(机器学习)
??DS-GA 1006：Capstone Project and Presentation(实践项目及展示)
??CSCI-GA 1170：Fundamental Algorithms(基本算法)
??CSCI-GA 2433：Database Systems(数据库系统)
??CSCI-GA 2110：Programming Languages(编程语言)
斯笔客教育如何帮助你
1.辅导团队结合学生需求及特点定制教学方案，导师根据学生反馈逐一拆分讲解疑难点。
2.积极备课，上课细心讲解，针对学生薄弱的部分加强巩固，课后反馈详细，与学习教练配合默契。
3.带领学生整理高频考点，归纳同类题型解题思路。即便自身事务繁杂，也时刻关注着学生的学习情况，全程答疑耐心。
4.及时响应学生各种需求，提供情绪价值，为学生及时处理问题。
