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美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)介紹

數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)源自于處理每日產(chǎn)生的海量信息流，是一門交叉學(xué)科，一個數(shù)據(jù)科學(xué)家同時需要是一個統(tǒng)計學(xué)家、計算機科學(xué)家，并且要是一個具有創(chuàng)造性思維的思想家。該專業(yè)涉及到很多的領(lǐng)域包括統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機、人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、模式識別、可視化技術(shù)等多學(xué)科的知識。

美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)課程設(shè)置

開設(shè)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的美國大學(xué)有很多，不同大學(xué)課程設(shè)置各不相同。我們以哥倫比亞大學(xué)(Columbia University)、康奈爾大學(xué)(Cornell University)、卡耐基梅隆大學(xué)(Carnegie Mellon University)大學(xué)為例，來具體看看課程和研究方向。

哥倫比亞大學(xué)

(Columbia University)

項目:MasterofSciencein Data Science時長:18個月(三個學(xué)期)

學(xué)分:30學(xué)分(21學(xué)分的必修課和9學(xué)分的選修課)

必修課程:概率論

算法與數(shù)據(jù)科學(xué)統(tǒng)計推斷與建模

數(shù)據(jù)科學(xué)與計算機系統(tǒng)數(shù)據(jù)科學(xué)與機器學(xué)習(xí)

探索性數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)科學(xué)與理論

康奈爾大學(xué)

(Cornell University)

必修課程

STSCI5030:帶有矩陣的線性模型(4個學(xué)分) STSCI5080:概率模型和推理(4個學(xué)分) STSCI5953:MPS專業(yè)開發(fā)(1個學(xué)分)

STSCI5999應(yīng)用統(tǒng)計MPS數(shù)據(jù)分析項目(4個學(xué)分)選項II的其他必修課程

STSCI4060Python編程及其在統(tǒng)計中的應(yīng)用(3個學(xué)分)

STSCI5060:使用DBMS進(jìn)行數(shù)據(jù)庫管理和SAS高性能計算(4個學(xué)分) STSCI5065:大數(shù)據(jù)管理和分析(3個學(xué)分)

卡耐基梅隆大學(xué)

(Carnegie Mellon University)

準(zhǔn)備前提先決條件

所有進(jìn)入MCDS計劃的學(xué)生都必須在到達(dá)匹茲堡之前的夏季課程中完成11-637計算機數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)，您必須在本課程中獲得B或者以上的成績(6學(xué)分)在夏季末通過課程的學(xué)術(shù)必須在秋季學(xué)期重新注冊課程。

以下四(4)項核心課程將由所有學(xué)生在頭兩個學(xué)期完成：

15-619云計算

10-601機器學(xué)習(xí)

05-839互動數(shù)據(jù)科學(xué)

11-631數(shù)據(jù)科學(xué)研討會