加州大学圣迭戈分校UCSD数据科学DS专业课程概述

加州大学圣迭戈分校UCSD数据科学DS专业课程结合了统计学、计算机科学和数据应用的前沿概念，目标是教授学生成功执行数据驱动任务所需的技能，例如：(1)从各种来源收集原始数据，并将原始数据转换成适于算法分析的精选形式，(2)了解机器学习算法以及如何在大数据集上运行，(3)解释算法结果，并执行更多的分析来回答关于数据的问题。那么，该专业都有哪些课程?请看以下加州大学圣迭戈分校UCSD数据科学DS专业课程概述。

加州大学圣迭戈分校UCSD数据科学DS专业课程分为三类：基础、核心和选修，课程将确保学生接触到：(1)基本概念和工具(基础)，(2)对数据科学(核心)主题的先进、最新观点，以及(3)对数据科学工具和技术应用领域的深入、当前看法(选修)。

一、基础(学习全部三门课程，共12学分)

基础课程提供了专业其他课程所需的关键基础知识和技能。

1、DSC 207R 用于数据科学的Python

2、DSC 215R 数据科学中的概率与统计

3、DSC 255R 机器学习基础

二、核心(学习全部三门课程，共12学分)

核心课程建立在基础课程之上，涵盖了专业的中心主题。

1、DSC 208R 用于分析的数据管理

2、DSC 232R 使用Spark的大数据分析

3、DSC 256R 网络数据挖掘

三、选修(任选三门课程，共12学分)

学生可以通过三门选修课程来定制专业学习方向。

1、DSC 209R 数据可视化

2、DSC 246R 信息论数据处理导论

3、DSC 257R 高级无监督学习

4、DSC 258R 自然语言处理

5、DSC 259R 实践和应用

6、DSC 266R 以人为本的人工智能

7、DSC 267R 数据公平和道德

四、顶点(一门课程)

1、DSC 298R 数据科学顶点计划。

顶点课程要求学生应用通过数据科学专业学习所获得的知识和技能完成一个项目。学生将从几个可用选项中选择一个项目进行研究，每个项目来自不同的应用领域。

无论是加州大学圣迭戈分校UCSD数据科学DS专业基础、核心和选修课程，还是最终的顶点项目，只要同学有补习需求，我们都能安排辅导喔。