約翰霍普金斯大學數(shù)據(jù)科學碩士課程設置哪幾門？

摘要:約翰霍普金斯大學數(shù)據(jù)科學碩士課程設置包括核心課程和深入學習課程及選修課程等組成，期間學生將接觸到數(shù)據(jù)科學相關的基礎課程，更可培訓其技能，具體約翰霍普金斯大學數(shù)據(jù)科學碩士課程設置哪幾門，這里Hanna老師帶您一起認識下吧！

約翰霍普金斯大學數(shù)據(jù)科學碩士課程設置哪幾門？

一)必修課：5門必修課，除Introduction to Data Science這門課，學生需從以下4個core areas里各選一門課。

4個core areas和其供選的課分別是：

統(tǒng)計：Statistics

Introduction to Statistics 統(tǒng)計概論

Bayesian Statistics 貝葉斯統(tǒng)計

Statistical Theory I 統(tǒng)計理論 I

Statistical Theory II 統(tǒng)計理論 II

機器學習：Machine Learning

Statistical Machine Learning: Methods, Theory, and Applications統(tǒng)計機器學習：方法、理論與應用

Machine Learning 機器學習

Statistical Machine Learning 統(tǒng)計機器學習

Machine Learning 機器學習

優(yōu)化：Optimization

Nonlinear Optimization I 非線性優(yōu)化 I

Nonlinear Optimization II 非線性優(yōu)化 II

Convex Optimization 凸優(yōu)化

計算：Computing

Data Processing 數(shù)據(jù)處理

Parallel Programming 并行編程

二)約翰霍普金斯大學數(shù)據(jù)科學碩士課程的深入研究的課程：

當然除了5門必修課之外，學生就可以在以下7個方向里選擇1個深入學習了

Computational Medicine 計算醫(yī)學：一個結合了數(shù)學、計算機科學、醫(yī)學和工程學來分析和解釋生物和醫(yī)學數(shù)據(jù)的交叉學科領域。

Computational Machine Learning 計算機器學習：讓學生使用線性代數(shù)、統(tǒng)計學和優(yōu)化的方法來構建能夠學習從數(shù)據(jù)進行預測的機器。

Computer Vision 計算機視覺：這是挺熱門的方向了。有些本科讀電子工程、通信工程、電氣工程、信息工程、電氣自動化還有計算機工程的同學，碩士想往機器學習上轉，會選這個方向。

Computational Finance 計算金融：這基本就是金工了……

Mathematics of Data Science 數(shù)據(jù)科學中的數(shù)學：我仿佛又看到了熟悉的蒙特卡洛方法

Language and Speech：這應該和自然語言處理

Statistical Theory：這個方向偏理論

三)選修課只有一門：

按約翰霍普金斯大學的描述，同學們可以選擇任意一門數(shù)據(jù)科學有關的課。選修課之后，同學們或者選擇上一門叫做Big Data Design或其他一門帶有項目的課程。然后同學們還必須寫一篇相關論文，且論文會在每個學期期末的poster session期間被總結成學術海報。另外，現(xiàn)在特別時興混合制的教學方式。

四)數(shù)據(jù)道德網課：

約翰霍普金斯大學數(shù)據(jù)科學碩士課程，還要求學生必須在大名鼎鼎的edx平臺上一門有關數(shù)據(jù)道德的網課。最后，同學們還要完成一個在線的研究訓練。

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