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发布时间：2021-10-26 文章来源: 至领留学 点击：1727次
加州大学伯克利分校新开设的数据科学文学学士(Bachelorof Arts)，整合整所大学的师资力量，为学生提供深厚的技术知识，使他们有能力使用专业知识应用到各自的领域中，并对收集、分析数据背后的人文语境和道德含义有深刻的理解。该专业将帮助毕业生知晓、应对一系列的紧迫挑战，比如传统行业数据转型、提高教育行业效率、社区重建等，并为这些挑战寻找解决方案。
生活的方方面面都需要数据，相应地，数据量也呈指数级增长。为了满足学生、教师，商业和社会激增的需求，数据科学专业应运而生。这种转变产生了对于复合型人才前所未有的巨大需求。他们需要拥有批判性思考的能力，能够进行有效沟通，不仅在技术上能够熟练分析数据，而且懂得如何收集和管理数据，并运用数据辅助决策和发现。
基于数据，数据科学结合计算和推理可以对现实世界某些方面的认识得出结论。数据科学家来自各行各业，研究领域和语境各不相同。但是，他们纷纷认同通过实际运用数学、科学思维以及算力来理解和解决商业、科研和社会影响的问题，并对于这样的做法表示赞赏。
数据科学专业的学生能够利用统计推断、计算过程、数据管理策略、领域知识和理论知识，从相关的数据中获得有意义的结论。学生将学习在科学和实践的背景下，从调查过程的整个周期中分析数据。学生能够理解数据分析背后的人文语境和道德规范，并将这些知识融入到实际工作中。
数据科学专业的课程体系包括一个核心初级课程(Data 8)模块和高级课程(Data 100)模块，以及若干来自以下领域的课程：
数学和计算机基础
计算和推理
建模、学习和决策
概率
领域应用
人文语境与道德规范
1. 概览
该模块通过计算、推理思考向学生介绍数据科学领域的内容，适合所有专业背景的学生，无前置课程。
坚实的数学基础能够让学生准确理解数据科学的思想和方法。《微积分》为学习分布和优化知识奠定基础。《线性代数》可以帮助理解数据的特性，比如数据的维度，数据之间的依赖关系。《程序结构》为学生提供了对于数据分析而言重要的计算机科学领域的相关概念和知识，包括算法、程序解释、抽象等。学生通过程序结构课程的学习提高编程能力，能够构建实质性的独立程序。 《数据结构》则为学生建立分析计算过程是否可行的算法基础，帮助理解数组、列表、树、图、堆、哈希等内容，相关的计算和存储复杂度对于数据科学而言也和数学基础同样重要。
2. 成绩要求
总平均学分绩点2.0以上。
3. 申报资格
前置课程为数据科学基础、微积分I、微积分II、线性代数、程序结构和数据结构。
前置课程必须通过，成绩需要在C以上。
数据科学基础、线性代数和数据结构三门课程的平均成绩点在2.0以上的学生有资格申报数据科学专业。微积分I、微积分II和程序结构的成绩将不计入GPA要求。
1. 概要
《数据科学原理与技术》(Data 8)探讨数据科学的生命周期，侧重于定量批判性思维以及实施这一周期所需的关键原理与技术。它在《数据科学基础》(Data 8)和高级课程模块之间建立了联系，满足学生深入学习的需求。
高级课程模块总计30学分，主要涵盖的内容有： 计算与推理;概率;建模、机器学习和决策;人文语境和道德准则。除此之后，学生还将学习具体的领域应用知识。
2. 要求
为了满足专业的要求，所有课程必须通过，成绩需要在C以上。
学生完成的课程平均成绩为C。
总平均学分绩点为2.0以上。
编辑：翁晓兰
