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阐述数据、信息和知识之间的联系和区别，各类熵的定义及其应用领域， ，从数据的动力学、几何学和热力学三部分。

首先介绍常见概率分布，包括统计抽样、参数估计和假设检验，以矩为核心的动力学处理方法，本课程侧重理论知识学习，介绍以熵为核心的数据热力学处理方法，介绍面向高维数据处理的几何学处理方法，主要介绍熵的信息论含义，相应的Python编程练习作为课后自学内容， 《数据科学基础》 课程从DIKW模型开始，包括多维概率分布、高维灾难、降维方法、回归分析、分类聚类等，以熵为纽带的信息几何学，。