专业领域涵盖
编程、数学、统计学、数据库、数据可
视化、人工智能AI、机器学习Machine
Learning、深度学习Deep Learning
专业课程设定
数据类课程：案例分析(Case Analysis)、演讲技巧
（Presentation Skills)
数据类技巧：预测模型(Predictive Modeling)、多元回归
(Multivariate Regression)、编程类(R或者SAS)入门
MDS 数据科学-核心课程
统计学与数学
Statistics &Math
学习如何使用统计工具和数学方法来分析数据。这包括统计分析、线性代数、优化和概率论等
计算机科学与编程
CS &Programming
掌握编程技能（如Python和R），学习数据结构和算法，以及数据库管理。
数据分析
Data Analytics
包括数据清洗、预处理、机器学习和深度学习，帮助从复杂数据中提取有用信息。
机器学习
Machine Learning
学习机器学习的基本原理和应用，包括随机方法、数据分析、推理和优化等数据库系统 SQL 学习数据库系统的设计和维护，包括数据挖掘、数据处理等
系统设计
System Design
涉及系统设计的基本原理和方法，包括算法、数据处理等
批判性思维与数据科学
Critical thinking & Data science
培养批判性思维，理解数据科学在不同领域的应用和影响
MDS数据科学-思维导图
MDS 数据科学-就业领域
- 随着大数据、人工智能和机器学习技术的不断进步，越来越多的行业开始寻求利用数
MDS 数据科学-就业领域
