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微积分最新娱乐体验_微积分公式大全(2024年12月深度解析)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：话题更新日期：2024-12-04

微积分

商业分析VS数据科学，谁更适合你？商业分析（Business Analytics）商业分析是一门以数据为基础，利用统计学和计算机科学工具，帮助各行各业优化商业决策的交叉学科。它不仅分析市场数据，还研究用户行为和喜好等数据，目的是提取对商业决策和活动有用的信息。数据科学（Data Science）数据科学从广义上讲，是指与数据相关的科学研究；更具体地说，是通过挖掘、处理和分析数据来获取有用信息的技术和方法。统计（Statistics）统计学是应用数学的一个分支，通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析和总结，并进一步进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。申请难度申请难度上，数据科学的竞争最为激烈，其次是商业分析，最后是统计学。先修课与本科背景要求商业分析商业分析项目主要由三个支柱组成：计算机科学、数学（统计学、运筹学）和商科。根据发展方向的不同，各领域的课程占比也会有所变化。先修课的要求不仅仅是单一领域的知识，而是商科（经济学、金融、管理学等）、计算机（Python、R、SQL等技能）与数学（微积分、线性代数、概率、统计学等）知识的综合。数据科学/统计学数据科学在先修课上主要看重数学、统计、编程以及专业课四方面，常见的先修课程包括：微积分、线性代数、统计、计算机编程基础（Python、R等）、计量经济学与概率论。统计学的先修课程一般有：微积分、线性代数、概率论。因为统计专业的分支包括应用统计、生物统计等，表格对比没有列出来，在之前的相关科普中已经有一些项目和申请要求列举！

美国商业分析项目申请难度全解析！大家好！最近考拉发现商科项目在美国可是火得不行，尤其是商业分析（BA）项目。据我所知，美国大概有130所学校开设了BA项目，而TOP50的学校中大约有25所左右有相关项目。今天我就来给大家盘点一下这些学校，以及申请这些项目的难度！第一梯队：顶尖学校的地狱级挑战 𐟔助𚻧œ理工学院 (MIT) 首先，麻省理工学院的BA项目可以说是地狱级别的难度。这个项目的班级规模大约是78人，但竞争非常激烈。根据官网信息，GPA中位数是3.88，大多数学生都有理工科背景。如果你没有强大的理工科基础，可能会有点吃力。加利福尼亚大学洛杉矶分校 (UCLA) 作为加州系的老大哥，UCLA在QS排名中仅次于MIT。这个项目的班级规模大约是35人，但同样非常看重定量背景。特别是对海本（海外本科）的申请人非常偏好。西北大学 (Northwestern University) 西北大学的BA项目不限申请者的专业背景，但非常偏好有很强Quant和IT背景的学生。大约40%的学生有数学和统计背景，30%有工程和CS背景，其他还有经济学、社会科学和少许business/management背景。大多数申请者的GRE成绩都在330+以上，而且录取的学生中有近一半有过工作经验。第二梯队：有一定挑战但机会更大 𐟌Ÿ 哥伦比亚大学 (Columbia University) 哥伦比亚大学的BA项目时长只有三个月，但地理位置和资源倾斜使得毕业生就业非常不错。去年的毕业生去了阿里巴巴、腾讯、德勤、某团等行业头部公司。杜克大学 (Duke University) 虽然杜克大学的商学院没有直接开设BA项目，但在MQM项目下有一个商业分析方向的track。今年招收230名学生，入学新生的平均GPA为3.62，GMAT在651-760的范围内。对陆本学生友好，但含金量的实习是必不可少的。卡内基梅隆大学 (Carnegie Mellon University) CMU的这个新项目虽然录取难度不低，但先修课要求基本，包括数理统计和programming。有面试和三方背调，所以准备要充分。第三梯队：相对容易但竞争依然激烈 𐟏† 圣路易斯华盛顿大学 (Washington University in St. Louis) 这个项目的规模大约是30人，但每年都有四五百人申请。不限本科专业，但对数理背景非常偏好，有一定的前置课程要求，包括微积分和统计学等。明尼苏达大学双城分校 (University of Minnesota, Twin Cities) 虽然明尼苏达大学双城分校的综合排名不高，但它的商学院在美国还是很霸气的。课程偏重技术，学生的就业率非常可观，98.5%的学生在毕业一段时间后都找到了理想的工作，并且在倾向就业的QS专排榜上排名第7。总结 𐟓 总的来说，美国开设BA项目的学校众多，不同学校的项目倾向、课程设置、背景要求等大径相同，但对于申请人的成绩和软背景却有着非常严格的要求。如果你有意向申请美国的BA项目，一定要提早规划！

𐟓š 人工智能必备数学工具指南 𐟓ˆ 𐟔 线性代数：在人工智能中，线性代数是基础且至关重要的数学工具。它用于描述和操作数据，如向量和矩阵，这在机器学习和深度学习中尤为关键。 𐟓ˆ 微积分：微积分是研究变化和积分的数学分支，广泛应用于机器学习算法的理解和优化。梯度下降等优化算法的理解和应用都需要微积分的知识。 𐟎悧Ž‡与统计：在机器学习中，概率和统计方法用于建模不确定性和推断。例如，贝叶斯方法是处理不确定性的重要工具。 𐟌 离散数学：离散数学涉及离散结构，如图论和逻辑。图论可用于描述和解决许多问题，而逻辑则是人工智能中知识表示和推理的基础。 𐟔젤𜘥Œ–理论：优化理论涉及寻找最优解的方法，而在机器学习中，许多问题可以被视为优化问题。了解不同的优化算法对于调整模型参数和提高性能至关重要。 𐟒𛠦•𐥀𜨮᧮—：数值计算是一门研究如何用数字方法解决实际问题的学科。在人工智能中，需要有效的数值方法来处理大规模的数据和复杂的计算。这些数学概念和工具为理解、设计和优化人工智能算法提供了基础。在人工智能领域，数学是一种强大的工具，对于解决复杂问题和推动技术进步至关重要。

兰卡2:2成绩可申专业 𐟌Ÿ 英国兰卡斯特大学2024年秋季研究生课程，以下专业接受英国本科2:2成绩（或同等成绩）申请： 𐟓ˆ MSc Marketing 𐟓Š MSc Management 𐟚€ MSc Entrepreneurship and Innovation 𐟏⠍A Human Resource and Consulting 𐟒𜠍Sc Money, Banking and Finance （新增） ⚠️ 注意：新增的MSc Money, Banking and Finance专业要求申请人具备相关背景（经济、金融或相关专业），并完成宏观经济学、微观经济学、计量经济学和数学类课程，如微积分、统计学和概率论等，且专业课成绩不低于2:2或同等成绩。

自学A-Level？先自查！ 𐟔 自我总结与归纳 A-Level的知识点覆盖面广，难度深。如果你不具备有效的归纳总结能力，学习起来会非常困难。即使做再多的题目，也难以找到规律，导致在实际考试中失分较多，最终成绩不理想。相反，如果你善于总结，能够通过练习历年真题总结出适合自己的学习方法，并能举一反三，那么大部分A-Level科目考试中，都有可能拿到不错的成绩。 𐟓š 强大的学习能力在备考A-Level期间，不仅需要掌握书本上的知识点，还需要进行课外拓展，尤其是数学，涉及很多微积分方面的知识点，难度较大。因此，高效利用课外书籍进行知识补充，了解和消化相应的知识点，这对学生的学习能力提出了更高的要求。 ⏰ 自律与主动性自学A-Level需要有很强的主动性和自律性。相比于教师辅导，自学需要懂得如何合理规划学习时间和复习进度，并能够严格按照自己的计划去执行。如果学生不自律，很容易出现三天打鱼两天晒网的情况。 𐟓– 语言能力 A-Level课程学习中，有很多专业术语。如果语言水平一般，会读不懂题目，进而复习起来也更加困难。相反，如果自己的语言能力较强，能够读懂题目，找到关键答题要点，那么，拿到高分的概率也会更大一些。

国际高中三大主流课程全解析今天为大家带来国际高中三大主流课程的简单介绍，用通俗易懂的方式科普国际课程知识~ 𐟓š AP（美高课程） AP课程是美国大学先修课程，考到3分即可兑换大学学分。不过，现在AP课程更多地用于提升学生的录取竞争力。上海的国际学校中，AP课程通常开设在十多门左右，常见的有宏观经济、微观经济、微积分（AB，BC）、物理（1，2，C力学，C电磁学）、化学、生物、统计学、心理学、美国历史和世界史等。 𐟓˜ A-level 课程 A-level课程为两年制，十年级课程为IGCSE或GCSE。第一年称为AS年级，学生通常选择三至四门擅长的课程，通过考试后获得AS证书。第一年出了AS成绩后，需要凭AS成绩去申请大学。第二年称为A2年级，学生可选择AS年级中优秀的三门课继续学习，通过考试后获得A-level证书，同时需要满足大学预录取条件。A-level成绩等第有：A*、A、B、C、D、E、U，其中U为不及格。通常大学需要提供二至三门A以上的成绩。 𐟓– IB（国际文凭）课程 IB课程分为标准难度（SL）和高难度（HL）。全科的学生必须在六个学科组中选择三门SL与三门HL课程，以及三门核心课程。六个学科组分别是：第一语言（母语）、语言习得（外语）、人文与社会学、科学、数学与计算机科学和艺术。三门核心课程包括TOK（理论知识）、CAS（创造活动与服务）和EE（扩展论文）。今天的科普就到这里啦~

𐟓š曼大社科院大一选课心得分享𐟓 曼彻斯特大学社科院大一的选课经历来啦！以下是我大一学年修过的所有课程，也算是对自己大学生活第一阶段的小总结吧。 ✍️必修课程： Econ10071：这门课延续了高中A-Level的数学知识，主要是学习微积分、导数和矩阵等内容。每周提供的资料要认真看，习题多练，问题不大。 Econ10072：这门课涉及统计和概率，还有假设检验。分两个老师教，其中一个老师讲解得很详细，建议大家学习期间就熟练运用Excel。这门课内容较多，多总结笔记，平时学的时候还好，但考试的数据感觉有点难算。微观经济学1：这门课很好学，考试内容和Mock考试大同小异。考试全是MCQ，多看PPT和每周的课后练习，考试就能得高分。剩下的就是essay，认真写，总分不会差！微观经济学2：这是本人大一分数最低的一门课。知识点真的超级多，强烈建议看看课本，单看PPT很简略容易迷糊。每周要完成当周的练习题才能解锁下周的内容。考核方式为每两周一次quiz，一个presentation（这个靠小组协作，随机分组），一个final essay（内容有点儿衍生，平时上课这个topic很少讲，我是在课本里找到相应内容的，但最后分数一般）。宏观经济学1：教授很有趣，学的总知识点不多，每周看给的资料，tutorial每次认真参加就行。平时练习题都是不提供答案的，需要自己和tutor讨论，所以这门课tutorial很重要。考核为两场全MCQ考试。宏观经济学2：和宏观1一样，总的知识点不多，早早就结课了。强烈建议每周认真看recording和PPT（讲解得很详细，比lecture还好使）。考核同宏1。字数限制𐟚렯𜈥裏𛦭夸‹篇）

UCD转学攻略，助你上岸！ 𐟔 TAG通用标准完成两门可转移的英语课程和一门可转移的数学课程（微积分一）在申请TAG之前，需要达到30个学期制可转移学分或45个季度制可转移学分 GPA要求在3.2—3.4之间 ⚠️ UCD TAG详解除了工程学院要求3.5GPA外，其他学院均为3.2GPA要求从22Fall开始，CS专业不再列入TAG范围 𐟌ˆ 不同学院的专业要求 1⃣ College of Agricultural and Environmental Sciences 热门专业：管理经济学原因：包含会计作为专业课，录取率较高课程要求：查看UCD官网和Assist.Org上的课程对应关系 2⃣ College of Biological Sciences 所有专业均为选择性专业，需完成指定要求才能成功转学课程要求：微积分1,2,3；普通化学1,2；生物学导论1,2,3 3⃣ College of Engineering GPA要求：3.5 课程要求：普通化学1；微积分1,2,3；线性代数；微分方程；普通物理1,2,3 4⃣ College of Letters and Science 文理学院包含最多专业以英语和数学为例，需完成微积分1,2,3；线性代数；微分方程等课程 𐟓š 逐个学院细看 College of Agricultural and Environmental Sciences 热门专业：管理经济学原因：包含会计作为专业课，录取率较高课程要求：查看UCD官网和Assist.Org上的课程对应关系 College of Biological Sciences 所有专业均为选择性专业，需完成指定要求才能成功转学课程要求：微积分1,2,3；普通化学1,2；生物学导论1,2,3 College of Engineering GPA要求：3.5 课程要求：普通化学1；微积分1,2,3；线性代数；微分方程；普通物理1,2,3 College of Letters and Science 文理学院包含最多专业以英语和数学为例，需完成微积分1,2,3；线性代数；微分方程等课程

生物统计硕士申请指南：你需要知道的一切嘿，大家好！今天咱们来聊聊生物统计硕士的申请条件和那些你需要了解的事儿。背景要求 𐟓š 首先，生物统计这个专业，虽然名字里有“生物”两个字，但其实对生物知识的要求并不高。就算是那些顶尖的学校，也只需要你在研究生阶段补几门像分子生物学这样的入门课程就行了。这个专业更看重的是你的定量分析能力和编程基础。所以，如果你是学应用数学或者计算数学的，那你在这个领域会有很大的优势。非数学背景怎么办？ 𐟤” 如果你不是数学相关专业出身，那也没关系。你需要满足一些先修课程的要求，比如微积分、线性代数和统计。有些学校还建议你具备一定的编程基础。不过，别担心，这些课程都是可以通过自学或者短期培训来补上的。申请材料怎么写？ 𐟓 在写PS和简历的时候，没有生物背景并不是问题。关键是要突出你的定量背景和编程基础。如果你还会使用一些简单的统计软件，那对你的申请会有很大的帮助。记住，重点是要展示你的分析能力和技术技能。小贴士 𐟒ኦœ€后，给大家一个小建议：在申请前，最好先联系一下你心仪的学校，了解一下他们的具体要求和一些特殊的申请材料。这样你就能更有针对性地进行准备了。希望这些信息对你们有帮助！如果有任何问题，欢迎随时留言哦！𐟓退

《微积分的力量》读后感：重新点燃学习斗志 𐟌𑠥›ž顾学生时代，那真是一段既迷茫又充实的日子。学校的特殊性让我们有机会通过贿赂老师提前拿到题目，这也成为了计算机专业学生的一个遗憾。虽然我从未参与其中，但我也意识到这种做法并不正确。那个年代，课程安排并不复杂，甚至与社会脱节。 𐟌𑠥悤𛊯𜌦ˆ‘依然对那时的逃避感到遗憾。原本只是想转岗做产品经理，逃避自己只会写bug的事实。然而，随着对人工智能和算法的兴趣增加，我决定从编程开始学习，尽管强迫自己背公式并不成功。今天，读了《微积分的力量》后，我重新点燃了斗志，想要再次尝试。 𐟌𑠦ˆ‘也在尝试新的学习方法，相信会有不一样的效率。数学、理论、思想都需要理解，在理解、好奇和探索的基础上才能学得更好。感谢在学习路上遇到的那些可爱的人、思想和广阔的世界。 𐟌𑠤𛥥‰从未想过微积分还与独立宣言有关，更难以想象在没有计算机的情况下，那位黑珍珠科学家是如何通过大脑算出宇航员返回地球的落地点，成为了隐形的英雄。在97岁时才被人们正视她的劳动成果和智慧。 𐟌𑠦ž限、无穷这样的字眼，仿佛本身就充满了力量。

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