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【专业介绍】
数据，正在成为这个时代最核心的生产要素。人工智能，则是释放数据价值的最强引擎。数据科学与人工智能，是一门聚焦于如何从海量数据中提取规律、构建智能系统、驱动决策变革的交叉学科。
它并非简单的"写代码"或"调模型”，而是融合了数学统计、计算机科学、工程实践与领域知识的复合型学科。你将系统学习如何采集、清洗、建模与分析数据，掌握机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心AI技术，并将其落地于金融、医疗、商业、制造等真实场景。
今天你可能在推导机器学习算法背后的数学原理，明天就用Python搭建一个完整的预测模型这一周在实验室训练神经网络做图像识别，下一周就和企业合作解决真实的商业数据难题。高年级可根据兴趣锁定人工智能、数据工程、商业分析、AI伦理等细分方向深耕。
【核心课程】
Applied Statistics & Probability应用统计学与概率论
Project in Data Science & Analytics数据科学与分析项目
Introduction to Machine Learning机器学习导论
Project in Data Analytics & AI数据分析与人工智能项目
Software Engineering Group Project软件工程小组项目
Python ProgrammingPython程序设计
【职业发展】
人工智能&算法工程：机器学习工程师、自然语言处理工程师、计算机视觉工程师、AI研究科学家、多模态AI算法工程师
AI产品&战略：AI解决方案顾问、AI伦理与合规研究员、AI政策研究员、数据战略咨询顾问、技术产品经理
数据科学&分析：数据分析师、商业智能分析师、消费者洞察分析师、医疗数据科学家、营销数据分析师
数据工程&基础设施：数据工程师、大数据工程师、云数据架构师、数据平台工程师、算法部署工程师
其他分支：自动驾驶算法工程师、金融风控建模师、智能医疗影像工程师、生成式AI应用开发工程师、机器人算法工程师
【Top 10梯队】
牛津大学、剑桥大学、帝国理工学院、伦敦大学学院、爱丁堡大学、伦敦国王学院、曼彻斯特大学、伦敦政治经济学院、华威大学、伦敦玛丽女王大学
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