数据科学硕士课程：
解决数据密集型，大规模，基于位置的问题
地理空间数据的可访问性，空间决策支持系统和地理空间问题解决环境正在彻底改变大多数行业和学科，包括医疗保健，市场营销，社会服务，人类安全，教育，环境可持续性和运输。为了解决数据密集型，大规模，基于位置的问题，空间数据科学专业人员借鉴了数据科学硕士课程中提供的工程，计算机科学，数学和空间科学原理。
空间数据科学的职业机会
用户在“数据科学和业务分析”领域将“数据科学家”评为最满意的工作；年平均基本工资为$ 121,000，并拥有4,100多个职位空缺。
作为数据科学学位日益重要的一个例子，南加州政府协会（scag）正在接待来自地区大学的数据科学专业学生，以支持未来几年围绕开放和大数据的新的全地区性计划。通过兰德尔·刘易斯（ranall lewis）的慷慨捐助，选定的研究员将在支持该地区各国政府变得更加以数据为导向并更有效地提供服务方面发挥重要作用。有关ranall lewis数据科学奖学金的更多信息，请单击此处。
学习目标
南加州大学空间数据科学硕士课程为学生提供知识和技能
了解并应对由大型基于位置的数据环境（包括体系结构，安全性，完整性，管理，可伸缩性）造成的重大技术和社会挑战；
了解如何获取空间数据并将其用于支持大数据环境中的各种形式的分析，建模和地理可视化；和
了解如何利用人工智能，机器学习和数据挖掘来增强典型的地理信息科学（gis）概念和工作流，以智能地挖掘数据，从而为以公为中心的各种社会挑战和问题提供以企业为中心的解决方案和非营利部门。
毕业后，学生将不仅具有数据科学技能，还将具有独特的资格，可以领导与地理信息相关的公司和组织中的数据科学团队，在具有位置数据的初创公司和科技公司中进行数据分析，并参与新兴技术围绕空间数据。
学生完成一组核心课程，为信息工程，空间分析和思考奠定基础，并选择合适的选修课程，以优化他们首选的职业道路和独特专业机会的准备。
学生将了解数据科学的整个领域，分析师和/或数据科学家的角色，以及空间数据科学技能可以应用于关键组织任务的领域。他们将了解数据管理，数据可视化和人工智能技术（特别是数据挖掘和机器学习）如何对空间分析过程至关重要，以及如何将其应用于现实世界中的挑战。在整个课程学习过程中，学生将组装数字化的工作产品组合，以帮助他们展示其在就业市场上的能力和技能。
跨学科计划
usc空间数据科学硕士课程是维特比工程学院和多恩西费大学文学艺术与自然科学学院提供的联合数据科学学位课程。学生必须同时获得维特比工程学院和多恩西费文学，艺术与科学学院的录取。
针对想进一步了解的学生，可以关注我或者对我的文章进行评论点赞与我互动～也欢迎您到:石家庄市新华区中华北大街50号军创国际商务花园12楼 ，现场咨询。
