南加州大学研究生环境数据科学专业课程规划

南加州大学研究生环境数据科学专业课程旨在培养学生开发和使用复杂的分析和基于计算机的方法来评估和保护地球的自然资源。课程的目的是使学生能够在环境科学和数据科学的交叉领域工作，能够高效整合数据科学方法和系统，以分析现实世界的环境数据。学生将获得自然科学的核心理论、概念和原则的基础，同时发展可用于解决环境问题的数据科学技能。

南加州大学研究生环境数据科学专业课程面向任何背景的学生，包括具有环境科学背景但没有计算机科学知识的学生，以及具有计算机科学知识但没有环境研究背景的学生。学生将获得在各种环境下分析环境数据的必要技能。具有自然科学背景的学生将获得必要的数据科学技能以利用环境数据。具有计算机科学背景的学生将学习评估不同来源的环境数据所需的具体特征和框架，并将相关分析应用于精心制定的环境问题。课程至少需要32学分，总累积GPA至少为3.0。学生可以在三个或四个学期内完成学位，这取决于学生是否在夏天上课。

南加州大学研究生环境数据科学专业课程规划详情：

一、必修课程(6门课程，24学分)

1、数据科学

DSCI 510数据科学编程原则

DSCI 549计算思维和数据科学简介

DSCI 550大规模数据科学

2、环境/可持续性研究

ENST 500环境研究跨学科方法

ENST 530环境风险分析

SSCI 581空间思维概念

二、选修课程(2门课程，8学分)

1、数据科学(选择一门4学分的课程)

DSCI 551数据管理基础

DSCI 552数据科学机器学习

DSCI 553数据挖掘基础和应用

DSCI 554数据可视化

DSCI 555交互设计和可用性测试

DSCI 556用户体验设计和策略

DSCI 564数据科学概率和统计

DSCI 599专题

2、环境研究及相关(选择一门4学分的课程)

ENST 492指导环境政策和科学实习

ENST 500环境研究跨学科方法

ENST 520环境法律和政策

ENST 540加州海岸地区科学与政策

ENST 590定向研究

GEOL 412海洋、气候和环境

GEOL 425L地球和环境科学数据分析

GEOL 470L环境水文地质学

综上所述，南加州大学研究生环境数据科学专业将包括一系列数据科学和环境研究相关课程的必修核心课程和选修课程。数据科学方面，学生将学习人工智能(特别是机器学习和语义数据模型)、数据管理、隐私和数据可视化。环境研究方面，学生将学习自然资源动态和管理的基础，以及当今最紧迫的环境挑战。基于真实项目的顶点课程将使学生获得应用数据科学解决特定环境问题的实践经验。若有同学在选课、日常学习、作业考试等方面遇到难题，可以随时咨询我们哟，我们都能解答。