发布时间:2021-09-07 文章来源: 至领留学 点击:1482次
哥伦比亚大学数据科学硕士DS项目由文理研究生院统计学系(Graduate School of Arts and Sciences’ Department of Statistics)、哥伦比亚大学富的基金会工程与应用科学计算机科学系(The Fu Foundation School of Engineering and Applied Science’s Department of Computer Science)、工业工程与运筹学系(Department of Industrial Engineering and Operations Research)联合开办。
项目培养学生应用数据科学技术的能力,学生将有机会进行创新性研究,与工业界的合作伙伴以及教授进行互动。
学生必须至少完成30个学分,包括21个学分的必修和9个学分的选修课。大多数学生可以用三个学期(一年半)完成课程(秋季:12学分;春季:12学分;夏季:可选实习或选修;秋季:最后3或6学分)。也可以选择用两年时间学习课程。
统计学和计算机科学
课程代码 | 课程名称 |
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STCS GR5705 | Introduction to Data Science 数据科学导论 |
计算机科学
课程代码 | 课程名称 |
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COMS W4121 |
Computer Systems for Data Science 数据科学计算机系统 |
COMS W4721 |
Machine Learning for Data Science 数据科学相关的机器学习 |
CSOR W4246 |
Algorithms for Data Science 数据科学算法 |
统计学
课程代码 | 课程名称 |
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STAT GR5701 |
Probability and Statistics for Data Scienc 数据科学的概率与统计 |
STAT GR5702 |
Exploratory Data Analysis and Visualization 探索性数据分析和可视化 |
STAT GR5703 |
Statistical Inference and Modeling 统计学推断与建模 |
选修课程
课程代码 | 课程名称 |
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COMS W4995 |
Topics in Computer Science: Applied Machine Learning 机器学习应用 |
COMS W4995 |
Topics in Computer Science: Applied Deep Learning 深度学习应用 |
COMS W4995 |
Topics in Computer Science: Causal Inference for Data Science 数据科学中的统计推断 |
COMS W4995 |
Topics in Computer Science: Data Analytics Pipeline 数据分析 |
COMS W4995 |
Topics in Computer Science: Elements of Data Science 数据科学因素 |
COMS E6998 |
Topics in Computer Science: Machine Learning with Probabilistic Programming 概率编程与机器学习 |
COMS E6998 |
Natural Language Processing: Computational Models of Social Meaning 社会生活与机器学习 |
EECS E6894 |
Topics in Information Processing: Deep Learning for Computer Vision, Speech, and Language 计算机视觉、语音和语言与深度学习 |
IEOR E4571 |
Topics in Operations Research: Personalization Theory & Application 个性化理论与应用 |
IEOR E4721 |
Topics in Quantitative Finance: Big Data in Finance 定量金融主题:金融大数据 |
STATS GR5293 |
Topics in Modern Statistics: Applied Machine Learning for Financial Modeling and Forecasting 金融建模和预测与机器学习 |
STATS GR5293 |
Topics in Modern Statistics: Applied Machine Learning for Image Analysis 图像分析与机器学习 |
ENGI E4800 |
Data Science Capstone and Ethics 数据科学实践 |
该项目要求先修定量课程(微积分、线性代数等)、计算机编程入门课程
课程偏重算法学习,如Machine Learning(机器学习),重视算法在现实生活的应用
项目的学生将有机会从事包括毕业项目在内的独创研究,并与行业合作伙伴以及教学人员沟通互动;毕业生可以选择金融等服务领域工作,也可以选择偏向技术的IT企业
编辑:翁晓兰