南加州大学数据科学课程设置
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张琦钶

南加州大学数据科学课程设置

2020-06-04...

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开始计算

数据科学是计算机科学下的一个专业方向。


计算机科学理学硕士(数据科学)为学生提供计算机科学的核心背景以及专门的算法,统计和系统专业知识,以获取,存储,访问,分析和可视化与各种相关的大型,异构和实时数据现实领域,包括能源,环境,健康,媒体,医学和运输。

总学分:32 您必须修读以下必修课(12学分):
CSCI 570-算法分析(4)
CSCI 585-数据库系统(4)
CSCI 561-人工智能的基础(4)
分组选修课(3门课程-两组至少10门课程,每门至少1门课程): 第1组-数据系统:
CSCI 548-网络上的信息集成(4)
CSCI 572-信息检索和Web搜索引擎(4)
CSCI 586-数据库系统互操作性(4)
CSCI 587-地理空间信息管理(4)
CSCI 653-高性能计算和仿真(4)
CSCI 685-数据库系统高级主题(4)
INF 551-数据管理基础(4)
第2组-数据分析:
CSCI 567-机器学习(4)
CSCI 573-概率推理(3)
CSCI 686-高级大数据分析(4)
INF 553-数据挖掘的基础和应用(4)
ISE 520-优化:理论和算法(3)
MATH 467-优化的理论和计算方法(4)
MATH 574-应用矩阵分析(3)
其他选修课(8-10学分)*:
CSCI中的任何500或600级课程(包括其他小组选修课或特殊主题)
CSCI 590-指导研究(1-2,最高2)
CSCI 591-计算机科学研究讨论会(1,max 2)
INF 554-信息可视化(4)
INF 558-建筑知识图(4)
MATH 458-数值方法(4)
MATH 501-数值分析和计算(3)
MATH 502A-数值分析(3)
MATH 502B-数值分析(3)
MATH 505A-应用概率(3)
MATH 601-优化理论和技术(3)
MATH 650-统计咨询研讨会(3)

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