STEM专业，空间数据科学理学硕士是维特比工程学院和多恩西夫文学、艺术与科学学院提供的跨学科联合学位课程。学生将完成一套核心课程，为数据科学和空间分析奠定基础，并选择选修课，为他们优先选的职业道路和独特的职业机会做好充分准备。地理空间数据可访问性、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，包括医疗保健、市场营销、社会服务、人类安全、教育、环境可持续性和交通运输。空间数据科学专业人员利用工程学、计算机科学和空间科学原理来解决数据密集型、大规模、
该课程旨在面向任何背景的学生，包括具有空间分析背景但没有计算机科学知识的学生以及具有计算机科学背景但没有空间分析知识的学生。拥有计算机科学、工程、科学或数学本科学位的学生将获得必要的知识来分析具有不同来源和目的的空间数据，并且可以要求用更高级的课程代替入门数据科学课程。拥有空间分析本科学位的学生将获得正式和实用的数据科学技能，并可以要求用更高级的课程代替环境研究的入门课程。不需要编程或计算机科学的先验知识，
学生将学习一系列数据科学技能，例如开发可扩展的数据系统、使用先进的数据科学软件和基础设施、使用统计方法设计数据分析以及在多学科数据科学团队中工作。他们还将了解如何获取空间数据并将其用于支持大数据环境中各种形式的分析、建模和地理可视化。他们还将了解大型基于位置的数据环境所带来的重大技术和社会挑战，并为其做出贡献，包括其架构、安全性、管理和可扩展性。学生将了解人工智能如何，
总单元数：32
核心课程（24 学分）：
· DSCI 510 数据科学编程原理（4 学分）
· DSCI 549 计算思维与数据科学导论（4 学分）
· DSCI 550 大规模数据科学（4 学分）
· SSCI 575 空间数据科学（4 学分）
· SSCI 581 空间思维概念（4 学分）
· SSCI 586 GIS 编程和定制（4 学分）
数据科学选修课 - 选择一门课程（4 学分）：
· 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 数据可视化（4 学分）
· DSCI 555 交互设计和可用性测试（4 学分）
· DSCI 560 数据科学专业实习（4 学分）
空间选修课 - 选择一门课程（4 学分）：
· SSCI 582 空间数据库（4 个单元）
· SSCI 583 空间分析与建模（4 学分）
· SSCI 591 Web 和移动 GIS（4 个单元）
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