更新時間：2024-10-06 15:56:36作者：留學之路
建立統計模型，了解其力量和局限性
設計一個實驗
使用機器學習和優化來決策
獲取、清潔和管理數據
可視化數據，用于勘探、分析和通信
團隊內部協作
提供可重復的數據分析
管理和分析大量數據集
組裝計算管道，從廣泛可用的工具支持數據科學
根據政策、隱私、安全和道德考慮開展數據科學活動
將解決問題的策略應用于開放式問題
數據科學 1：數據科學導論
數據科學 2：數據科學的先進主題
高級科學計算：數據分析、推理和優化的隨機方法
計算科學交流：系統開發
研究課程:數據科學頂石研究項目課程應用計算獨立研究
熱門選修課:數據系統可視化機器學習人工智能高級機器學習機器學習時間系列–預測線性模型通用線性模型統計機器學習
學校表示建議具有自然科學、數學、計算機科學或工程學學士學位的學生申請。
對于哈佛大學數據科學專業碩士課程的申請人來說，沒有正式的先修課要求。然而學校官網表示，成功的申請人確實需要有足夠的計算機科學、數學和統計學背景，包括至少一種編程語言的流利程度以及微積分、線性代數和統計推理方面的知識。