Master of Science (M.S.) in Data Science
在Halıcıoğlu数据科学研究院(HDSI)开设,是全美首 个专注于数据科学的独立学院
该硕士项目的目标是教授学生执行数据驱动任务所需的知识和技能,并为未来能够在数据科学领域拓展知识边界的研究人员奠定基础。为实现这一目标,数据科学理学硕士(MSDS)项目包含两个部分:正式课程,以及论文或综合考试这两种毕业完成方式供学生选择。
数据科学理学硕士的正式课程共设置十二(12)门4学分的课程,分为以下几类:基础课程(A组)、核心课程(B组)和选修课程要求(C组)。
这些课程要求旨在确保学生能够接触到(A)基础概念和工具;(B)所有学生都应掌握的数据科学核心领域的先进且与时俱进的观点;(C)对数据科学当前研究或应用的深入理解 。
这些课程旨在提供每个从硕士项目毕业的学生在研究生阶段应该获得的五项关键基础知识和技能:编程技能、数据组织和方法技能、数值线性代数、多元微积分、概率和统计。该计划旨在让缺乏任何(和所有)这些基础知识和技能的学生可以从以下五门课程中获得最多四门课程的学分:DSC 200、DSC 202、DSC 210、DSC 211和DSC 212。
学生被要求参加B组至少6门课程的学分课程。这些课程以A组基础课程为基础。所有学生都必须学习这三门必修的核心课程:DSC 240、DSC 241和DSC 260。此外,学生可以从以下核心课程中至少选择三门:DSC 203、DSC 204A、DSC 204B、DSC 206、DSC 215、DSC 242、DSC 243、DSC 244、DSC 245、DSC 250、DSC 261。
学生可以利用选修课来完成他们的课程。这些课程可以是B组中列出的数据科学学科的高级课程,作为研究课题(DSC 291)课程,也可以是其他系的研究生(或高年级本科生)课程,须经学生的HDSI学院导师批准。作为指导,学生可以从以下选修或专业方向中进行选择,以完成课程要求。普通选修课:DSC 205,DSC 231,DSC 251,DSC 252,DSC 253,DSC 254,DSC 213,DSC 214 CSE 234,数学181 A-B-C,数学284,数学285,数学287A-B,COGS 243。
成功完成该计划需要完成论文(计划一)或者一个基于课程的综合考试(方案二)测试多门课程的综合知识。在48个单元中,至少有40个单元必须使用研究生水平的课程。此外,经学生的导师批准,10门研究生课程中有2门可以是与数据科学不直接相关的领域,而是经济学、生物学、医学等领域的重点。
研究方向:
人工智能和机器学习
生物医学数据科学
数据基础设施和系统
数据科学促进科学发现
数据与社会
数据科学的理论基础
统计