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，今天就来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
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。
跨学科设置：
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：
DSC I 549计算思维与数据科学导论(4学分)
DSC I 510数据科学编程原理(4学分)
DSC I 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)
SSCI591Web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)
DSC I 551数据管理基础(4学分)
DSC I 552数据科学机器学习(4学分)
DSC I 553数据挖掘的基础和应用(4学分)
DSC I 554信息可视化(4学分)
DSC I 555交互设计和可用性测试(4学分)
DSC I 560数据信息学专业实习(4学分)
申请前提要求：
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。
·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。
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