Harbour Space UTCC

理学硕士数据科学

1 支柱

学生在开始学习该课程时将掌握编程和数学的基础知识，包括数据结构和算法、统计学和机器学习。在课程的第一部分，学生的数学、编程和数据分析知识将得到显著扩展。该课程还提供了获得专业领域关键软技能的机会，包括技术项目管理、写作和演讲。

主题

• 组合和图形
• 面向对象编程（C++）
• 数据结构和算法
• 数据库
• 概率论与数理统计
• 实用的Unix
• 交互设计简介
• 离散优化
• 硕士机器学习
• 蟒蛇
• 网络
• Java编程
• 大数据分析/机器学习-2
• 右
• 凸优化
• 领导力与团队动力
• 技术写作和演示
• 复杂性理论
• 技术项目管理
• 非线性优化
• 统计数据分析
• 顶点项目 - 1
• 研讨会和讲习班 - 1

2 支柱

在课程的第二个支柱中，学生将主要专注于学习数据科学的关键应用以及数学和数据分析的高级方法。学习的很大一部分将用于完成 Capstone 项目。通过完成该课程，学生将学会进行任何规模的数据分析，开发分析所需的软件，并以专业高效的方式呈现结果。

主题

• 并行和分布式计算
• 统计数据分析-2
• 软件设计
• 随机和大规模优化
• 密码学基础
• 地图减少
• 分布式数据库
• 文本挖掘
• 博弈论
• 神经网络与深度学习
• 社交网络分析
• 时间序列
• 稳健优化
• 图像和视频分析 - 1
• 信息检索
• 拍卖
• 统计数据分析 - 3
• 信息论
• 图像和视频分析 - 2
• 机器翻译
• 数据可视化
• 生物信息学中的算法
• 光谱图分析和数据科学应用
• 网络图表
• 顶点项目 - 2
• 研讨会和讲习班 - 2

• 初级数据科学家：这是数据科学学士学位毕业生的典型入门职位。该职位要求具备扎实的数学知识，重点是统计学和机器学习以及与编程和数据库相关的概念。作为团队的一员，初级数据科学家开始获得工业数据分析的第一手经验，同时向更资深的同事学习。
• 数据科学家：数据科学家将数学背景和实践经验与领域专业知识相结合，使他们能够进行高级数据分析，从而做出有助于做出良好业务决策的预测。这项工作需要对数学和业务目标都有所了解。数据科学家需要是技术专家，具备处理大量不同数据所需的能力，并拥有强大的编程技能。
• 高级数据科学家：高级数据科学家是业务管理核心与整个分析团队之间的纽带。该职位需要具备有效沟通的能力，以便既能把握业务目标，又能传达分析师带给他们的见解。高级数据科学家还指导相关的编程和应用程序构建项目，以及实验设计的制定，并在数据科学团队中发挥领导作用。
• 首席数据科学家：首席数据科学家是一位数据远见者，通过分析企业内部和互联网上的可用数据来找到解答业务问题的方法。这项工作通常需要创建新的分析方法，并在行业和学术界的交叉领域开展工作。
• 首席数据官：首席数据官是负责数据分析、信息技术和业务战略交叉领域的业务领导者。首席数据官负责确定控制风险和从信息治理以及数据管理和分析中创造价值的长期方向。最重要的是，首席数据官是变革的推动者，通过报告基于从数据中获取的知识的深入见解来发现新的效率水平。

立即申请可享受高达 50% 的学费折扣和申请费折扣。