曼彻斯特大学的DS101大数据分析课程旨在为学生提供全面的大数据处理和分析技能。这门课程涵盖了从数据收集、存储、处理到分析和可视化的各个方面的知识点，是留学生在数据科学学习过程中的重中之重。本文将详细介绍大数据分析课程的重点知识，并深入剖析留学生在学习过程中可能遇到的困难，如果你希望有资深的课程辅导老师指导你克服难关，请点击蓝字免费咨询留学生学习平台。

一、DS101大数据分析课程重点知识

1.数据收集与预处理：学生将学习多种数据源和收集方法，包括结构化数据和非结构化数据;数据预处理涉及清洗、转换和归一化数据，以确保数据的质量和一致性，这一部分对分析结果的准确性至关重要。

2.大数据存储技术：学生将学习大数据存储的不同技术，包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)和NoSQL数据库，如MongoDB和Cassandra;以及如何设计和实现高效的数据存储解决方案，从而在大规模数据集上进行快速检索和处理。

3.数据处理与分析框架：学生将学习Hadoop和Spark等大数据处理框架，并使用这些框架进行数据处理和分析，掌握相关的编程技巧和工具。

4.机器学习与数据挖掘：学生将学习机器学习和数据挖掘的基本概念和方法，包括分类、回归、聚类和关联规则挖掘，并应用这些技术从数据中提取有价值的信息，进行预测分析和模式识别。

5.数据可视化：学生将认识到多种可视化工具和技术，比如Tableau和D3.，并学习创建有效的可视化展示，以支持决策制定和报告。
 

二、留学生学不好大数据分析课程的可能原因

1.对于母语非英语的留学生来说，理解复杂的技术术语和学术内容可能具有挑战性。

2.大数据分析涉及大量的编程任务，对于编程基础较弱的学生来说，掌握这些技能需要额外的时间和努力。

3.大数据分析课程通常包含许多实践项目，没有足够实践经验的学生可能会在项目中遇到困难，无法有效地将理论知识转化为实际技能。

4.大数据分析课程的负担重，任务多，留学生如果无法合理安排学习时间，可能会在完成作业和准备考试时感到压力。

因此，当留学生在学习过程中遇到挑战时，不妨考虑寻求专业的课程辅导老师的帮助和资源支持，以更顺利地克服这些困难，从而顺利完成课程。
 

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