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程云萍美研部咨询经理

哈佛大学的数据科学硕士专业
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  对于赴美留学的中国理工科学生来说, 数据科学硕士专业日益成为申请的热门专业,因为大数据时代已经来临,与之相关的就业前景和事业机会显而易见且非常乐观。很多美国大学近些年来也普遍设置此专业,其中不乏众多名校,今天,我要和大家分享的是大家耳熟能详的哈佛大学的数据科学硕士专业。

  哈佛大学是美国乃至全球高等教育院校中的翘楚,无容置疑。可以说,来自哈佛大学的任何一款教育产品都应该是出类拔萃的,哈佛大学的数据科学硕士专业也是如此。这个专业的英文名称为Master’s in Data Science 设置于大学工程学院下属的Institute for Applied Computational Science (IACS)。IACS提供了严谨的学术经验,研究机会和最新的数据科学和计算科学的方法和工具。IACS的公共活动和社区项目超越了课堂,为更广泛的技术和科学界带来了知识性的内容。而数据科学硕士专业是在IACS的主导下,由计算机科学和统计学2个领域的专业研究人员的组合建立的,主要训练学生适应快速兴起的数据科学发展领域。在哈佛大学,数据科学专业是一个交叉学科,位于统计方法学、计算科学和广泛的应用领域的交叉点。数据科学专业为学生提供了很多强有力的专业上的准备:统计建模,机器学习,优化,管理和海量数据集的分析,数据采集。数据科学的重点是:可重复性数据分析,协作解决问题,可视化和通信,以及数据科学中出现的安全和伦理问题。

  哈佛大学的数据科学硕士专业共有12门课,学生需要学习至少3个学期,一年半的时间来完成这个专业。一些学生将选择把学习延长到第四学期,以参加额外的课程或完成硕士论文研究项目。专业提供的具体的课程由核心课程、研究课程和选修课程所组成。其中核心课程为:数据科学介绍、数据科学的高级课题、高级科学计算(数据分析、推理和优化的随机方法)、计算科学的系统开发、数据科学中的批判性思维。研究课程为:数据科学顶点研究项目课程、应用计算方面的独立研究。受欢迎的选修课为:数据系统、可视化、机器学习、人工智能、高级机器学习、机器学习专题、时间序列与预测、线性模型、广义线性模型、统计机器学习。

  学生通过学习数据科学硕士专业可以达到的学习成果如下:

  建立统计模型,了解它们的力量和局限性

  设计一个实验

  使用机器学习和优化来做出决策

  获取、清理和管理数据

  可视化数据用于勘探、分析和交流

  团队内协作

  提供可重复的数据分析

  管理和分析海量数据集

  从广泛可用的工具组装计算管道以支持数据科学

  根据政策、隐私、安全和伦理考虑,开展数据科学活动

  将课题解决策略应用于开放式问题

  以上就是关于哈佛大学的数据科学硕士专业的介绍,希望正在考虑赴美就读数据专业的同学们,尤其是有志于去名校的同学们多加关注。

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