专业描述
数据科学理学硕士（MSDS）课程旨在培养数据分析毕业生，以满足对高水平数据科学技能日益增长的需求，并为毕业生在组织决策中将数据科学技术应用于知识发现和传播做好准备。它还旨在帮助数据分析专业人员提升他们的技术管理和开发技能，并为学生从相关定量领域快速过渡到数据科学职业提供一条坚实的道路。
计划预期学习成果（PILOs）：
成功完成本课程后，学生应该能够：
- 应用适合数据科学学科的科学和工程知识
- 了解当代技术的理论基础，并将其应用于跨多个学科的数据管理、挖掘和分析
- 理解计算工具，并使用数据驱动思维来发现新知识，并解决复杂结构的现实世界问题
- 认识到需要并参与不断学习新兴和创新的数据科学技术和想法
- 以书面、口头和视觉形式传达想法和发现，并在多样化的团队环境中工作
核心课程（15个学分单位）
- 探索性数据分析和可视化
- 数据科学研究项目
- 统计机器学习I
- 统计机器学习II
- 存储和检索数据
选修课（15个学分单位）
- 贝叶斯数据分析
- 智能城市的数据分析
- 数据挖掘和知识发现
- 数据驱动的运营研究
- 深度学习
- 论文
- 动态编程和强化学习
- 实验设计和回归
- 电子商务的信息安全
- 机器学习：原则与实践
- 大规模机器学习
- 自然语言处理
- 联网生命和数据科学
- 在线学习和优化
- 数据科学的优化
- 预测分析和财务应用
- 增强隐私的技术
- 数据科学的社会基础
- 分类数据分析的统计方法
- 机器学习的随机优化
- 时间序列和循环神经网络
- 金融工程和技术主题
申请要求
申请人必须是工程、科学或其他相关学科的学位持有者，或同等学历
雅思要求
CET-6 450+或者雅思6.5
