解析南加州大学空间数学科学专业-新东方前途出国

最近三年，大数据专业非常火热，并且数据科学应用的范围非常广泛，比如快消、交通、医疗、教育等等各种领域。 美国很多院校都开设了相应的专业，今天这篇博客，带大家一起了解一下南加州大学的空间数据科学专业，这个专业的概况，学习目标以及课程设置等具体细节信息。

南加州大学：M.S. IN SPATIAL DATA SCIENCE

空间数据科学硕士

空间数据科学硕士课程

解决数据密集型，大规模，基于地理位置的问题

地理空间数据的可访问性，空间决策支持系统和地理空间问题解决环境正在彻底改变大多数行业和学科，比如医疗保健，市场营销，社会服务，人类安全，教育，环境可持续性和运输等。为了解决数据密集型，大规模，基于位置的问题，空间数据科学专业人士借鉴了数据科学硕士课程中提供的工程，计算机科学，数学和空间科学的相关原理。

2021年秋季学期开始的申请于2021年1月15日开放。

2021年秋季申请截止日期为2021年6月1日。

学习目标：

南加州大学硕士空间数据科学课程为学生提供的知识和技能：

Ÿ   了解并应对由大型基于位置的数据环境（包括体系结构，安全性，完整性，管理，可测量性）造成的重大技术和社会挑战；

Ÿ   了解如何获取空间数据并将其用于支持大数据环境中的各种形式的分析，建模和地理可视化；

Ÿ   了解如何使用人工智能，机器学习和数据挖掘来增强典型的地理信息科学（GIS）概念和工作流，从而智能挖掘数据，以提供以企业为中心的解决方案，解决公共，私营和非营利部门的各种社会挑战和问题。

毕业后，学生将不仅具有数据科学技能，而且将具备领导与地理位置信息相关的公司和组织中的数据科学团队的资格，在具有地理数据的初创公司和科技公司中进行数据分析，并参与围绕空间数据的新兴技术。

学生将了解数据科学领域，分析师或数据科学家的角色，以及将空间数据科学技能应用于关键组织任务。他们将了解数据管理，数据可视化和人工智能技术（特别是数据挖掘和机器学习）如何对空间分析过程至关重要，以及如何将其应用于现实世界中的挑战。在整个课程工作中，学生将完成数字化的工作产品组合，以帮助他们在就业市场上展现能力和技能。

跨学科计划：

USC空间数据科学硕士课程是维特比工程学院和Dornsife文理学院提供的联合数据科学学位课程。录取决定由维特比工程学院计算机科学系和Dornsife文理学院共同做出。空间数据科学专业的学生将从在南加州大学维特比和南加州大学Dornsife的学习中受益。

开设课程：

空间数据科学硕士课程总共包含32个学分。毕业要求为学生需要在硕士阶段保持最低3.0GPA。

核心课程：

DSCI 549计算思维与数据科学导论（4学分）

DSCI 510数据科学编程原理（4学分）

DSCI 550：数据科学（4学分）

SSCI 581空间思维概念（4学分）

SSCI 575空间数据科学（4学分）

SSCI 586空间编程和自定义（4学分）

空间科学选修课：

SSCI 582空间数据库（4学分）

SSCI 583空间分析和建模（4学分）

SSCI 591 Web与移动GIS（4学分）

数据科学选修课：

CSCI 587地理空间信息管理（4学分）

DSCI 551数据管理基础（4学分）

DSCI 552数据科学机器学习（4学分）

DSCI 553数据挖掘的基础和应用（4学分）

DSCI 554信息可视化（4学分）

DSCI 555交互设计和可用性测试（4学分）

DSCI 560数据信息学专业实习（4学分）

申请标准：

Ÿ   获得STEM（科学，技术，工程和数学）专业或相关社会科学的本科学位。

Ÿ   有竞争力的本科GPA（平均绩点）。

Ÿ   具有编程经验或至少一年的微积分学习经历

该课程旨在让具有任何背景的学生都可以学习，包括具有空间科学背景并且没有计算机科学知识的学生以及具有计算机科学背景并且没有空间科学知识的学生。拥有计算机科学，工程学，科学或数学专业的本科学位的学生将通过该课程获得必要的空间科学知识，并可以要求用更高级的课程替代数据科学入门课程。拥有空间科学，地理或社会科学专业的本科学位的学生将获得实用的数据科学技能，并可以用更高级的课程代替空间科学的入门课程。