美国数据科学专业 Data Science课程设置如何？
数据科学Data Science项目设置：
数据科学项目主要是面向职业培训、侧重工业界需求，所以设置博士学位的学校比较少。为了符合工业界需求，专门的数据科学项目课程都很实际，侧重培养学生分析数据、解决问题的实际动手能力，课程一般不涉及理论知识。
如果要读博士，申请统计和生物统计专业很对口，其次是计算机或者电子工程做机器学习数据挖掘这些相关方向的。另外数学、IEOR、经济等专业也有少数博士生做的方向可以转到数据科学上。
以Columbia大学数据科学科目为例：
哥伦比亚大学数据科学（Data Science）专业由数据科学所（Data Science Institute）开设，研究生只招收MS学生。学制一年半，学生共需修读30个学分，无需撰写毕业论文。7门必修基础课程，学生可以在此课程基础上将数据科学技术运用于各自的兴趣领域。申请要求有数学基础课程（微积分，线代等），计算机编程入门课程（R, Python, shell scripts, C and Java任意一种都可以）以及英语成绩和GRE成绩；
项目名称：MS in Data Science
统计和计算机课程
- Introduction to Data Science
- Computer Systems for Data Science
- Machine Learning for Data Science
- Algorithms for Data Science
- Probability Theory
- Probability Theory
- Exploratory Data Analysis & Visualization
- Statistical Inference & Modeling
选修课范围很广：
- Translational Bioinformatics
- Topics in Computer Science: Applied Machine Learning
- Topics in Computer Science: Causal Inference for Data Science
- Topics in Computer Science: Elements of Data Science: A First Course
- NLP: Computational Models of Social Meaning
- Topics in Computer Science: Projects in Data Science: A First Course
- Topics in Information Processing: Big Data Analytics
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