美國數據科學專業怎么樣?

很多同學都很關注美國數據科學專業怎么樣?這個問題，那么接下來就跟著中國教育在線小編一起來看看吧，相信你通過以下的文章內容就會有更深入的了解。

　　數據科學專業源自于處理每日產生的海量信息流，是一門交叉學科，一個數據科學家同時需要是一個統計學家、計算機科學家，并且要是一個具有創造性思維的思想家。該專業涉及到很多的領域包括統計學、數學、計算機、人工智能、機器學習、數據庫、模式識別、可視化技術等多學科的知識。

　　二、美國數據科學專業課程設置

　　開設數據科學專業的美國大學有很多，不同大學課程設置各不相同。我們以哥倫比亞大學(Columbia University)、康奈爾大學(Cornell University)、卡耐基梅隆大學(Carnegie Mellon University)大學為例，來具體看看課程和研究方向。

　　哥倫比亞大學

　　(Columbia University)

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

　　學分:30學分(21學分的必修課和9學分的選修課)

　　必修課程:概率論

　　算法與數據科學統計推斷與建模

　　數據科學與計算機系統數據科學與機器學習

　　探索性數據分析與數據可視化數據科學與理論

　　康奈爾大學

　　(Cornell University)

　　必修課程

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

　　STSCI5999應用統計MPS數據分析項目(4個學分)選項II的其他必修課程

　　STSCI4060Python編程及其在統計中的應用(3個學分)

　　STSCI5060:使用DBMS進行數據庫管理和SAS高性能計算(4個學分) STSCI5065:大數據管理和分析(3個學分)

　　卡耐基梅隆大學

　　(Carnegie Mellon University)

　　準備前提先決條件

　　所有進入MCDS計劃的學生都必須在到達匹茲堡之前的夏季課程中完成11-637計算機數據科學基礎，您必須在本課程中獲得B或者以上的成績(6學分)在夏季末通過課程的學術必須在秋季學期重新注冊課程。

　　以下四(4)項核心課程將由所有學生在頭兩個學期完成：

　　15-619云計算

　　10-601機器學習

　　05-839互動數據科學

　　11-631數據科學研討會

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