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　　一、培養(yǎng)目標

　　加州大學伯克利分校信息和數(shù)據(jù)科學碩士項目畢業(yè)生將能夠：

　　1) 想象到大型數(shù)據(jù)集的新的、有價值的用途。

　　2) 從多個來源檢索、組織、組合、清理和存儲數(shù)據(jù)。

　　3) 應用適當?shù)臄?shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析和機器學習技術來檢測模式并做出預測。

　　4) 設計可視化并有效傳達結果。

　　5) 了解數(shù)據(jù)隱私和安全的道德和法律要求。

　　二、課程設置

　　1.基礎課程

　　6) 數(shù)據(jù)科學200 數(shù)據(jù)科學編程簡介

　　7) 數(shù)據(jù)科學201 數(shù)據(jù)和分析的研究設計和應用

　　8) 數(shù)據(jù)科學201A早期職業(yè)數(shù)據(jù)科學家的數(shù)據(jù)和分析研究設計和應用

　　9) 數(shù)據(jù)科學203 數(shù)據(jù)科學統(tǒng)計

　　10) 數(shù)據(jù)科學205 數(shù)據(jù)工程基礎

　　11) 數(shù)據(jù)科學207 應用機器學習

　　2.高級課程

　　1) 數(shù)據(jù)科學209 數(shù)據(jù)可視化

　　2) 數(shù)據(jù)科學231 數(shù)據(jù)背后：人類與價值觀

　　3) 數(shù)據(jù)科學233 隱私工程

　　4) 數(shù)據(jù)科學241 實驗和因果推斷

　　5) 數(shù)據(jù)科學251 課程不可用

　　6) 數(shù)據(jù)科學255 機器學習系統(tǒng)工程

　　7) 數(shù)據(jù)科學261 大規(guī)模機器學習

　　8) 數(shù)據(jù)科學266 深度學習自然語言處理

　　9) 數(shù)據(jù)科學271 離散響應、時間序列和面板數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法

　　10) 數(shù)據(jù)科學281 計算機視覺

　　11) 數(shù)據(jù)科學290 專題

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　　三、申請最低要求

　　1.學歷要求：獲得正式學士學位

　　2.gpa要求：令人滿意的學業(yè)平均成績，通常最低平均績點(gpa)為 3.0 (B)(按 4.0 分制計算)。

　　3.GRE要求：不需要提交。想了解更多加州大學伯克利分校信息和數(shù)據(jù)科學碩士信息可以咨詢Tops6868。

　　4.通過之前的工作經(jīng)驗或高級課程證明熟練掌握 Python 或 Java 等編程語言。

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