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Data Science数据分析专业作为近几年的热门新兴项目，越来越多的学生在研究生专业的选择上考虑这个方向。作为长期占据计算机龙头地位的卡耐基梅隆大学，Mellon College of Science学院也紧跟步伐，在2021年，为非计算机等工程背景的学生开设了Master of Science in Data Analytics for Science (MS-DAS) 的硕士项目。
项目简介
在卡耐基梅隆大学的不同学院下，其实已经开设有与Data Science相关的项目，例如在计算机学院下，开设有Master of Computational Data Science项目；在Heinz学院下开设有为大家熟知的MISM项目（Master of Information Systems Management）。卡耐基梅隆大学非常重视Interdisciplinary跨学科的专业建设和教育，结合现在不同学科对数据处理和分析的大量需求，正如匹兹堡超级计算中心（PSC）主任，开发MS-DAS计划的工作组成员Shawn Brown所说：“数据科学已经渗透到所有学科的科学研究的各个方面。”，卡耐基梅隆的不同学院也因应的衍生了多个跨学科数据科学专业项目。
与其他数据科学学位课程相比，MS-DAS项目的独特之处在于它专注于基础科学领域的学生，包括生物学，物理学，数学，化学和相关领域。这对于非计算机背景的学生来说，是一个非常利好的消息，MS-DAS项目中的学生将能够利用PSC员工的独特专业知识来学习诸如软件开发，并行计算和可视化等重要技能，并且他们将能够使用PSC的高级Bridges-2超级计算技术平台。借助梅隆理工学院和匹兹堡超级计算中心的世界级专家和技术，学生将能够通过学习面向科学家的现代编程语言，数学和计算模型，并行计算等计算方法，高性能计算，机器学习技术，信息可视化，统计工具和现代软件包。
对于这个一学年的硕士项目，尤其突出的特点是每位学生都将要求参加为期一学期的capstone project，项目将会和真实的行业合作伙伴进行合作，这将为项目内学生提供第一手的实战经验，帮助他们获得有竞争性的数据科学技能，并把这些技能转化到学术界、商业研究、政府等不同领域。
项目课程设置
毕业要求：完成总共102个学分。
秋季学期：学生将修读基础数学，统计学和编程技能等课程，这些课程是理解计算建模，分析工具和机器学习的基础。学生将参加为期6周的迷你课程和为期一个学期的课程，以提供春季学习高级课程所需的深度和广度。
春季学期：在第二学期，学生将有机会应用第一学期的基础知识，通过与行业合作的capstone project课程以及MCS的选修课程提供针对自己特定的科学兴趣领域的课程。学生还将完成交流和专业发展方面的迷你课程，为职业发展做准备。
春季的部分选修课程：基因组，进化和疾病：定量遗传分析简介；计算化学；优化方法；数学金融概论；高等计算物理等。
该项目的开设，对于本科是基础学科专业的学生来说，若想在研究生阶段的学习更为应用性，更为适应职业发展需求，将会是一个非常好的选择。暂时MS-DAS项目第一年计划只对卡耐基梅隆的大学学生开放，相信很快将会面向不同院校的学生。
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