密歇根大學計算機科學與工程專業(yè)學什么內(nèi)容？據(jù)托普仕老師了解，密歇根大學計算機科學與工程專業(yè)數(shù)據(jù)科學通常被視為計算機與信息科學、統(tǒng)計科學、領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的融合。下面準備申請該校的同學隨著托普仕老師詳細了解一下。
這三個支柱不對稱：前兩個支柱共同代表了核心方法論和數(shù)據(jù)科學中使用的技術(shù)，而第三個支柱則是該方法論所應用的應用領(lǐng)域。在該計劃中，核心數(shù)據(jù)科學培訓側(cè)重于前兩個支柱，以及在應用其技能來解決應用程序領(lǐng)域問題方面的實踐。
該學校將所需的數(shù)據(jù)科學技能分為兩類：統(tǒng)計技能(例如統(tǒng)計和生物統(tǒng)計學部門教授的技能)和計算技能(例如計算機科學與工程部門和信息學院的技能)。該計劃的設計是要求每個學生在這兩個領(lǐng)域接受均衡的培訓。
從每個能力中選擇1。學生不得對多個類別的課程進行重復計算。選修課必須包括至少兩個高級研究生課程。
密歇根大學計算機科學與工程：核心課程
MATH 403：離散數(shù)學簡介
EECS 402：科學家和工程師編程
EECS 403：科學家和工程師的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
選擇1個
BIOSTATS 601：概率和分布
425號公報：概率概論
STATS 510：概率和分布
選擇一門
BIOSTATS 602：生物統(tǒng)計推斷
STATS 426：理論統(tǒng)計導論
STATS 511：統(tǒng)計推斷
所有學生必須參加以下核心課程：
EECS 409：數(shù)據(jù)科學討論會
密歇根大學計算機科學與工程：專業(yè)知識
選擇一門
EECS 484：數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)
EECS 584：高級數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
選擇一門
EECS 485：Web系統(tǒng)
EECS 486：信息檢索和Web搜索
EECS 549 / SI 650：信息檢索
SI 618：數(shù)據(jù)處理分析
STATS 507：使用Python進行數(shù)據(jù)科學分析
數(shù)據(jù)科學技術(shù)專長
選擇一門：
BIOSTAT 650：應用統(tǒng)計I：線性回歸
STATS 500：統(tǒng)計學習I：線性回歸
STATS 513：回歸和數(shù)據(jù)分析
選擇一門：
STATS 415：數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計學習
STATS 503：統(tǒng)計學習II：多元分析
EECS 545：機器學習
EECS 476：數(shù)據(jù)挖掘
EECS 576：高級數(shù)據(jù)挖掘
SI 670：應用機器學習
SI 671：數(shù)據(jù)挖掘：方法和應用
BIOSTAT 626：健康科學的機器學習
密歇根大學計算機科學與工程：選修課
1.數(shù)據(jù)科學原理
BIOSTAT 601(概率和分布理論)| BIOSTAT 602(生物統(tǒng)計推斷)| BIOSTAT 617(示例設計)| BIOSTAT 626(健康科學機器學習)| BIOSTAT 680(隨機過程)| BIOSTAT 682(貝葉斯分析)| EECS 501(概率和隨機過程)| EECS 502(隨機過程)EECS 505(計算數(shù)據(jù)科學和機器學習)| EECS 551(用于信號處理，數(shù)據(jù)分析和機器學習的矩陣方法)| EECS 553(數(shù)據(jù)壓縮的理論和實踐)| EECS 564(評估，過濾和檢測)| SI 670(應用機器學習)| STATS 451(貝葉斯數(shù)據(jù)分析簡介)| STATS 470(實驗設計簡介)| STATS 510(概率和分布理論)| STATS 511(統(tǒng)計推斷)| STATS 551(貝葉斯建模和計算)
2.數(shù)據(jù)分析
BIOSTAT 645(時間序列)| BIOSTAT 651(廣義線性模型)| BIOSTAT 653(縱向分析)| BIOSTAT 665(人口遺傳學)| BIOSTAT 666(人類遺傳學中的統(tǒng)計模型和數(shù)值方法)| BIOSTAT 675(生存分析)| BIOSTAT 685(非參數(shù)統(tǒng)計)| BIOSTAT 695(分類數(shù)據(jù))| BIOSTAT 696(空間統(tǒng)計)| EECS 556(圖像處理)| EECS 559(高級信號處理)| EECS 659(自適應信號處理)| STATS 414(應用數(shù)據(jù)分析的主題| STATS 501(相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析)| STATS 503(統(tǒng)計學習II：多變量分析)| STATS 509(財務數(shù)據(jù)統(tǒng)計)| STATS 531(時間序列分析)| STATS 600(線性型號)| STATS 601(多元和分類數(shù)據(jù)分析)| STATS 605(建模和數(shù)據(jù)分析的高級主題)| STATS 700(應用統(tǒng)計主題)
3.計算方式
BIOSTAT 607(數(shù)據(jù)分析中的基本計算)| BIOSTAT 615(統(tǒng)計計算)| BIOSTATS 625(使用大數(shù)據(jù)計算)| EECS 481(軟件工程)| EECS 485(網(wǎng)絡系統(tǒng))| EECS 486(信息檢索和網(wǎng)絡搜索)| EECS 490(編程語言)| EECS 493(用戶界面開發(fā))| EECS 504(計算機視覺)| EECS 542(計算機視覺高級主題)| EECS 549 / SI 650(信息檢索)| EECS 548 / SI 649(信息可視化)| EECS 586(算法設計和分析)| EECS 587(并行計算)| EECS 592(人工智能)| EECS 595 / SI 561(自然語言處理)| SI 608(網(wǎng)絡)| SI 618(數(shù)據(jù)處理和分析| SI 630(自然語言處理(算法和人員))| SI 671(數(shù)據(jù)挖掘：方法和應用)STATS 406(統(tǒng)計和數(shù)據(jù)科學中的計算方法)| STATS 507(使用Python的數(shù)據(jù)科學分析)| STATS 506(統(tǒng)計中的計算方法和工具)| STATS 606(統(tǒng)計計算)| STATS 608(統(tǒng)計中的蒙特卡洛方法和優(yōu)化方法)
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