哈佛大學數(shù)據科學碩士課程結合了計算機科學和統(tǒng)計學，旨在培訓學生如何分析數(shù)據、理清數(shù)據脈絡并從中汲取真知灼見。該專業(yè)在統(tǒng)計建模、機器學習、優(yōu)化、海量數(shù)據集的管理和分析以及數(shù)據采集方面提供了強有力的準備。下面托普仕zane老師就給大家分享一下該項目的詳細內容。
一、基本情況
哈佛大學數(shù)據科學碩士項目關注可重現(xiàn)的數(shù)據分析、協(xié)作解決問題、可視化和交流，以及數(shù)據科學中出現(xiàn)的安全和道德問題。
要獲得數(shù)據科學理學碩士學位，學生必須完成 12 門課程。這要求學生至少在校學習三個學期(一個半學年)。有些學生會選擇延長第四個學期的學習時間，以選修更多課程或完成碩士論文研究項目。
二、培養(yǎng)目標
建立統(tǒng)計模型并了解其威力和局限性
設計實驗
使用機器學習和優(yōu)化進行決策
獲取、清理和管理數(shù)據
可視化數(shù)據以進行探索、分析和交流
團隊內部協(xié)作
提供可重復的數(shù)據分析
管理和分析海量數(shù)據集
利用廣泛可用的工具組裝計算管道以支持數(shù)據科學
根據政策、隱私、安全和道德考慮開展數(shù)據科學活動
將解決問題的策略應用于開放式問題
三、課程設置
1.核心課程
AC 209a Data Science 1: Introduction to Data Science
AC 209b Data Science 2: Advanced Topics in Data Science
AM 207 Advanced Scientific Computing: Stochastic Methods for Data Analysis, Inference, and Optimization
AC 207 Systems Development for Computational Science
AC 221 Critical Thinking in Data Science
2.研究課程
AC 297 Data Science Capstone Research Project Course
AC 299 Independent Study in Applied Computation
3.熱門選修課
CS 165 Data Systems
CS 171 Visualization
CS 181 Machine Learning
CS 182 Artificial Intelligence
CS 281 Advanced Machine Learning]
CS 282 Topics in Machine Learning
STAT 131 Time Series & Prediction
STAT 139 Linear Models
STAT 149 Generalized Linear Models
STAT 195 Statistical Machine Learning
四、學位要求
至少三個學期共需修12門課程。
每個學生的SM學位學習計劃將包括：
四門技術核心課程
AC 221“數(shù)據科學中的批判性思維”
至少一次研究經驗(頂尖課程或碩士論文項目)
至少一門計算機科學選修課和一門統(tǒng)計學選修課
AC 298研討會課程最多四個學分(兩個學期)
最多一門獨立研究課程
最多四門其他“免費”數(shù)據科學選修課(可能來自其他FAS系或哈佛其他學校)
學生最多可以計算2門非技術課程
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