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加州數(shù)據(jù)科學(xué)比較好的大學(xué)推薦

加州是全美計(jì)算機(jī)實(shí)力比較強(qiáng)勁的州，這里的高校也以數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)力見長，作為加州地區(qū)的強(qiáng)勢(shì)院校，加州大學(xué)伯克利和南加州大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)也算是加州地區(qū)比較熱門且受歡迎的專業(yè)!

加州大學(xué)伯克利

加州大學(xué)伯克利分校是一所成立于1868年的公立大學(xué)，共有本科生31780人，學(xué)校地處城市周邊，校園面積為1232英畝。它采用以學(xué)期(Semester)為基礎(chǔ)的學(xué)歷，學(xué)雜費(fèi)為43,980美元。加州大學(xué)伯克利分校在2021年最佳大學(xué)排名中排名第22位。

關(guān)于專業(yè)：

數(shù)據(jù)科學(xué)結(jié)合了計(jì)算和推理，基于關(guān)于現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)得出結(jié)論。數(shù)據(jù)科學(xué)家來自各行各業(yè)、所有研究領(lǐng)域和所有背景。數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)使學(xué)生能夠利用統(tǒng)計(jì)推理、計(jì)算過程、數(shù)據(jù)管理、領(lǐng)域知識(shí)和理論從數(shù)據(jù)中得出合理的結(jié)論。學(xué)生在科學(xué)和實(shí)踐的背景下，進(jìn)行全方面的數(shù)據(jù)分析。同時(shí)，學(xué)生也將加深對(duì)人類、社會(huì)和機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)和實(shí)踐的深刻理解，這些結(jié)構(gòu)和實(shí)踐塑造了圍繞計(jì)算和數(shù)據(jù)的技術(shù)工作，以及學(xué)生將理解數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和計(jì)算如何滲透和塑造個(gè)人和社會(huì)生活。

關(guān)于課程：

a\學(xué)生在低年級(jí)階段必須完成領(lǐng)域的課程：

要求推薦課程

Foundations of Data Science

數(shù)據(jù)課程基礎(chǔ)：Data C8

Calculus I

微積分1：Math 1A

Calculus II

微積分2：Math 1B

Linear Algebra

線性代數(shù)：Math 54/N54 or Stat 89A (4 unit offering)

Program Structures

程序結(jié)構(gòu)：CompSci 61A or CompSci 88

Data Structures

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：CompSci 61B or CompSci 61BL

Domain Emphasis

領(lǐng)域特長：1 lower-division course from approved list

b\學(xué)生進(jìn)入高年級(jí)的學(xué)習(xí)后，必須完成以下課程：

Data 100: Principles and Techniques of Data Science 數(shù)據(jù)100: 數(shù)據(jù)科學(xué)原理與技術(shù)

Computational & Inferential Depth 計(jì)算和推理深度：學(xué)生必須從高級(jí)課程列表中選擇兩門(7個(gè)學(xué)分以上)課程，這些課程提供了數(shù)據(jù)100和低年級(jí)課程的計(jì)算和推理深度(C&ID)

Probability 概率：學(xué)生將被要求選修一門概率論課程。加深概率的理解對(duì)于處理不確定性和隨機(jī)性、估計(jì)的代數(shù)特性、制定和理解隨機(jī)模擬的能力，以及數(shù)據(jù)科學(xué)理論和實(shí)踐的許多其他方面都是必不可少的。

Modeling, Learning, and Decision-Making 建模、學(xué)習(xí)和決策：學(xué)生需要完成一門建模、學(xué)習(xí)和決策的課程。

Human Contexts and Ethics 人類環(huán)境與倫理：學(xué)生將被要求從這一系列課程中選擇一門課程，這些課程將幫助學(xué)生建立一個(gè)人類、社會(huì)和倫理背景，這些背景將在日后的數(shù)據(jù)分析和計(jì)算推理中扮演核心角色。這一要求的目的是使學(xué)生了解人類和社會(huì)結(jié)構(gòu)的形成，了解數(shù)據(jù)和實(shí)踐科學(xué)活動(dòng)和使得學(xué)生獲得經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐模式的批判性思維。

南加州大學(xué)

南加州大學(xué)是一所成立于1880年的私立大學(xué)m現(xiàn)有本科在校生20351人，學(xué)校地處城市周邊，校園面積226畝。南加大采用以學(xué)期(semester)為基礎(chǔ)的學(xué)歷制度，學(xué)雜費(fèi)為59,072美元。南加州大學(xué)在2021年的最佳學(xué)院排名中排名第24名。

a\關(guān)于專業(yè)：

數(shù)據(jù)科學(xué)文學(xué)士是一個(gè)合作學(xué)位項(xiàng)目，由南加州大學(xué)文學(xué)、藝術(shù)和科學(xué)學(xué)院和南加州大學(xué)維特比工程學(xué)院共同開設(shè)。學(xué)生完成128個(gè)學(xué)分，包括文學(xué)、藝術(shù)和科學(xué)學(xué)院至少70個(gè)學(xué)分的課程和維特比工程學(xué)院至少38個(gè)學(xué)分的課程。在維特比學(xué)院完成的課程包括基本編程和數(shù)據(jù)科學(xué)要求，而在文學(xué)、藝術(shù)和科學(xué)學(xué)院學(xué)院完成普通教育和寫作要求的課程。

所有攻讀該學(xué)位課程的學(xué)生必須具備以下領(lǐng)域的核心知識(shí):

信息系統(tǒng)和技術(shù)基礎(chǔ)

編程基礎(chǔ)知識(shí)

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)管理

機(jī)器學(xué)習(xí)

b\關(guān)于課程

Major Core Requirements 專業(yè)核心要求：

編程要求 (6-8學(xué)分)：

ITP 115 Programming in Python Units: 2

Python編程(2學(xué)分)

選擇下列一個(gè)選項(xiàng)

選項(xiàng)一:

ITP 265 Object-Oriented Programming Units: 4

面向?qū)ο缶幊?4學(xué)分

選項(xiàng)二:

CSCI 102L Fundamentals of Computation Units: 2

計(jì)算原理 2學(xué)分

CSCI 103L Introduction to Programming Units: 4

介紹編程 4學(xué)分

數(shù)據(jù)科學(xué) (16 學(xué)分)

DSCI 250 Introduction to Data Informatics Units: 4

數(shù)據(jù)信息學(xué)概論

DSCI 351 Foundations of Data Management Units: 4

數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)

DSCI 352 Applied Machine Learning and Data Mining Units: 4

應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘

DSCI 454 Data Visualization and User Interface Design Units: 4

數(shù)據(jù)可視化和用戶界面設(shè)計(jì)

統(tǒng)計(jì)與概率–選擇一門課程(4 學(xué)分)

BUAD 310g Applied Business Statistics Units: 4

應(yīng)用商業(yè)統(tǒng)計(jì)4學(xué)分

EE 364 Introduction to Probability and Statistics for Electrical Engineering and Computer Science Units: 4

電子工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)概論4學(xué)分

MATH 208x Elementary Probability and Statistics Units: 4

基本概率與統(tǒng)計(jì)4學(xué)分

MATH 407 Probability Theory Units: 4

概率論4學(xué)分

MATH 408 Mathematical Statistics Units: 4

數(shù)理統(tǒng)計(jì)4學(xué)分

基礎(chǔ)數(shù)學(xué)–選擇一門課程 (4 學(xué)分)：

MATH 118gx Fundamental Principles of Calculus Units: 4

微積分基本原理 4學(xué)分

MATH 125g Calculus I Units: 4

微積分一4學(xué)分

數(shù)據(jù)課程選修–選擇四門課程(16學(xué)分)：

DSCI 429 Security and Privacy Units: 4

安全性和隱私 4學(xué)分

ITP 301 Front-End Web Development Units: 4

前端Web開發(fā) 4學(xué)分

ITP 310 Design for User Experience Units: 4

用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì) 4學(xué)分

ITP 487 Enterprise Data Analytics Units: 4

企業(yè)數(shù)據(jù)分析 4學(xué)分

ITP 489 In-Memory Data Modeling and Analytics Units: 4

內(nèi)存數(shù)據(jù)建模和分析 4學(xué)分

學(xué)科專業(yè)化 Disciplinary Specialization (24 units)

根據(jù)南加州大學(xué)文學(xué)、藝術(shù)和科學(xué)學(xué)院的課程要求，在導(dǎo)師認(rèn)可的學(xué)科專業(yè)化領(lǐng)域完成至少24個(gè)單元的課程。