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英属哥伦比亚大学数据科学硕士项目介绍

发布时间:2021-09-02    文章来源: 至领留学    点击:658次

英属哥伦比亚大学数据科学硕士项目的课程由计算机、统计学教授设计,让学生学习先进的科学技术,掌握如何提取数据、应用数据,并展示数据分析结果。

  英属哥伦比亚大学位于加拿大温哥华市,其数据科学硕士项目的课程由计算机、统计学教授设计,让学生学习先进的科学技术,掌握如何提取数据、应用数据,并展示数据分析结果。项目与业内领先公司、初创公司都有紧密的合作,可以为学生提供一定的工作机会。

  专业要求:

  项目分为三个方向,数据科学-温哥华、数据科学-奥肯那根、数据科学-计算语言学。数据科学-温哥华项目偏重计算机与统计学的结合;数据科学-奥肯那根项目偏重运筹学;数据科学-计算语言学项目偏重计算机、统计学与语言学的结合。

  每个项目时长都为10个月,为全日制课程。学生需要完成24学分的课程,同时完成一个实践项目以锻炼数据分析能力。所有的课程都提供行业真实数据,以进行分析,并且传授实践经验。

  数据科学-温哥华

  数据科学-温哥华项目的地点为温哥华,重视数据分析技能的学习。学生将学习如何提取实验数据,如何使用先进的技术进行数据分析。

  项目课程:

  秋季(9-12月):

  课程1(4周、4学分):

课程代码 课程名称
DSCI 511 Programming for Data
Science 数据科学编程
DSCI 521 Computing Platforms for
Data Science 数据科学计算平台
DSCI 523 Programming for Data
Manipulation 数据操作编程
DSCI 551 Descriptive Statistics
and Probability for Data Science 数据科学的描述统计和概率问题

  课程2(4周、4学分):

课程代码 课程名称
DSCI 531 Data Visualization I 数据可视化 I
DSCI 512 Algorithms and Data Structures 算法与数据结构
DSCI 552 Statistical Inference and Computation I 统计推断与计算 I
DSCI 571 Supervised Learning I 监督学习 I

  课程3(4周、4学分):

课程代码 课程名称
DSCI 561 Regression I 回归I
DSCI 573 Feature and Model Selection 特征与模型选择
DSCI 522 Data Science Workflows 数据科学工作流程
DSCI 513 Databases and Data Retrieval 数据库和数据检索

  冬季(1-4月):

  课程4(4周、4学分):

课程代码 课程名称
DSCI 562 Regression II 回归II
DSCI 572 Supervised Learning II 监督学习II
DSCI 553 Statistical Inference
and Computation II 统计推断与计算II
DSCI 532 Data Visualization II 数据可视化II

  课程5(4周+1周休息、4学分):

课程代码 课程名称
DSCI 542 Communication and Argumentation 沟通和讨论
DSCI 563 Unsupervised Learning 无监督学习
DSCI 524 Collaborative Software Development 协作软件开发
DSCI 554 Experimentation and Causal Inference 实验与因果推论

  课程6(4周、4学分):

课程代码 课程名称
DSCI 541 Privacy, Ethics, and Security 隐私、道德与安全
DSCI 575 Advanced Machine Learning 高级机器学习
DSCI 574 Spatial and Temporal Models 空间与时间模型
DSCI 525 Web and Cloud Computing 网络与云计算

  春季(5-6月):

  学生需要在8-10周以内,完成一个6学分的实践项目。项目由学生组队完成,有教授指导。利用行业内提供的真实数据,小组合作解决行业内问题,并展示分析结果。

  编辑:翁晓兰

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