美国大学数据科学专业介绍及本科常见课程设置

数据科学结合了计算和推理,基于关于现实世界的数据得出结论。数据科学家来自各行各业、所有研究领域和所有背景。数据科学专业使学生能够利用统计推理、计算过程、数据管理、领域知识和理论从数据中得出合理的结论。学生在科学和实践的背景下,进行全方面的数据分析。同时,学生也将加深对人类、社会和机构的理解,这些实践塑造了围绕计算和数据的技术工作,以及学生将理解数据、数据分析、机器学习、人工智能和计算如何渗透和塑造我们的个人和社会生活。

获得数据科学学士学位或更高学位可能会帮助学生在这个快速增长的领域找到一份工作。数据科学学士学位课程从核心课程开始,向学生介绍数据科学的工具和理论,包括使用大数据集和数据可视化技术。也有提供地理信息系统等领域的专业课程。数据科学学士学位使毕业生能够利用他们在计算机科学和数学方面的专业知识来处理非结构化数据,解决多方面的问题,并提出以数据为依据的建议。随着大数据的兴起,这些数据科学家受到各行各业企业和组织的重视。由于数据科学在如此众多的行业中有如此多的潜在应用,数据科学家通常拥有丰富的令人兴奋的职业机会。

接下来,我们以南加州大学数据科学专业的课程要求为例,为同学们详细分析本专业的课程设置。

Source: USC Viterbi

Major Core Requirements 专业核心要求


编程要求 (6-8学分)

  • ITP 115 Programming in Python Units: 2 Python编程

本课程旨在教授Python编程的基础知识。Python的高级数据结构和清晰的语法使它成为理想的第一语言,同时大量可使用的库使它适合处理几乎任何编程任务。

选择下列一个选项

选项一:

  • ITP 265 Object-Oriented Programming Units: 4 面向对象编程

本课程着重于在面向对象的程式设计范例中解决问题。这是编程入门系列的第二门课程,辅修学生将扩展他们在入门编程课程中学到的知识,并将其应用到Java编程语言中。

选项二:

  • CSCI 102L Fundamentals of Computation Units: 2 计算原理

本课程作为编程入门向学生介绍算法思维的基本概念。本课程将通过介绍使用C++编程语言,介绍编程所需的数学和基本语言结构,以及分析问题和生成算法所需的解决问题的技巧。

  • CSCI 103L Introduction to Programming Units: 4 介绍编程

本课程使用c++作为程序设计语言,介绍计算机程序设计。学生将学习变量、类型、循环、条件语句、函数、输入/输出、数组、递归、动态内存、面向对象编程、性能和一些数据结构。

 

数据科学 (16 学分)

  • DSCI 250 Introduction to Data Informatics Units: 4 数据信息学概论

学生将学习用Python语言进行检索,搜索和分析数据以及Java编程,并且学习操作大型数据集。

  • DSCI 351 Foundations of Data Management Units: 4 数据管理基础

本节课讲解现代存储系统的功能和设计,包括云,数据管理技术,数据建模,网络连接存储、集群和数据中心,关系数据库等。

  • DSCI 352 Applied Machine Learning and Data Mining Units: 4 应用机器学习和数据挖掘

学生将学习用于分析超大数据集的数据挖掘和机器学习算法。强调地图减少。案例研究。

  • DSCI 454 Data Visualization and User Interface Design Units: 4 数据可视化和用户界面设计

学生将学习设计、创建、理解、应用和评估数据可视化和用户界面设计,以沟通、交互和探索数据。

 

统计与概率 – 选择一门课程 (4 学分)

  • BUAD 310g Applied Business Statistics Units: 4 应用商业统计

在本课程中,学生将重点学习各种统计技术及其应用,本课程的主要目标是使学生能够进行和理解数据的统计分析,并能批判性地评价统计报告或调查结果。

  • EE 364 Introduction to Probability and Statistics for Electrical Engineering and Computer Science Units: 4 电子工程与计算机科学概论

随机与不确定性的概念:概率,随机变量,统计。数字通信、信号处理、自动控制、计算机工程和计算机科学的应用。

  • MATH 208x Elementary Probability and Statistics Units: 4 基本概率与统计

学生将学习描述统计、概率、期望值、正态近似抽样、机会模型、显著性检验、置信区间检验、假设检验。

  • MATH 407 Probability Theory Units: 4 概率论

学生将学习概率空间、离散和连续分布、矩、特征函数、随机变量序列、大数定律、中心极限定理、特殊概率定律。

  • MATH 408 Mathematical Statistics Units: 4 数理统计

本课程介绍数理统计的基本思想和基本技巧。


基础数学 – 选择一门课程 (4 学分)

  • MATH 118gx Fundamental Principles of Calculus Units: 4 微积分基本原理

学生将学习导数,极值,定积分和微积分基本定理,多元函数的极值和定积分。

  • MATH 125g Calculus I Units: 4 微积分一

本节课教授极限,连续性,导数及应用,不定积分,微积分基本定理,指数函数和对数函数。

数据课程选修 – 选择四门课程(16 学分)

  • DSCI 429 Security and Privacy Units: 4 安全性和隐私

本课程将为学生提供互联网和互联计算系统的安全与隐私的概览。

  • ITP 301 Front-End Web Development Units: 4 前端Web开发

本课程探讨web开发行业中使用的客户端开发概念和技术。学生将首先使用JavaScript学习基本的编程理论,并应用这些概念来创建网站前端。学生还将探索前端web开发中使用的不同工具、库和框架。

  • ITP 310 Design for User Experience Units: 4 用户体验设计

本课程提供了用户体验设计过程的全面概述。学生学习设计实用、实用和令人愉快的移动和网页产品所需的基本方法、概念和技术。本课程注重核心理论和概念以及实践经验。

  • ITP 487 Enterprise Data Analytics Units: 4 企业数据分析

本课程提供了用户体验设计过程的全面概述。学生学习设计移动和网页产品所需的基本方法、概念和技术。

  • ITP 489 In-Memory Data Modeling and Analytics Units: 4 内存数据建模和分析

本课程旨在让学生全面了解内存数据库应用程序的架构和功能。课程将讨论不同行业的企业如何将数据分析用于战略决策的案例研究,作业将使学生分析大数据集,以支持自己的战略决策。


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金牌辅导老师 专家专栏
在美逾7年,拥有丰富的学习和工作经验,获得经济学硕士,商业及经济学学士。深谙美国高校教学方式,对商科和经济学课程及其规划有深刻理解。善于激发学生的学习兴趣,鼓励学生独立思考,发掘学生潜力,为学生制定适合自身的学习方法,帮助学生实现长远目标。在校期间,曾作为课程辅导员,对学生进行专业课辅导,具有多年辅导经验。
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