约翰霍普金斯大学数据科学硕士课程设置哪几门？

约翰霍普金斯大学数据科学硕士课程设置哪几门？

一)必修课：5门必修课，除Introduction to Data Science这门课，学生需从以下4个core areas里各选一门课。

4个core areas和其供选的课分别是：

统计：Statistics

Introduction to Statistics 统计概论

Bayesian Statistics 贝叶斯统计

Statistical Theory I 统计理论 I

Statistical Theory II 统计理论 II

机器学习：Machine Learning

Statistical Machine Learning: Methods, Theory, and Applications统计机器学习：方法、理论与应用

Machine Learning 机器学习

Statistical Machine Learning 统计机器学习

Machine Learning 机器学习

优化：Optimization

Nonlinear Optimization I 非线性优化 I

Nonlinear Optimization II 非线性优化 II

Convex Optimization 凸优化

计算：Computing

Data Processing 数据处理

Parallel Programming 并行编程

二)约翰霍普金斯大学数据科学硕士课程的深入研究的课程：

当然除了5门必修课之外，学生就可以在以下7个方向里选择1个深入学习了

Computational Medicine 计算医学：一个结合了数学、计算机科学、医学和工程学来分析和解释生物和医学数据的交叉学科领域。

Computational Machine Learning 计算机器学习：让学生使用线性代数、统计学和优化的方法来构建能够学习从数据进行预测的机器。

Computer Vision 计算机视觉：这是挺热门的方向了。有些本科读电子工程、通信工程、电气工程、信息工程、电气自动化还有计算机工程的同学，硕士想往机器学习上转，会选这个方向。

Computational Finance 计算金融：这基本就是金工了……

Mathematics of Data Science 数据科学中的数学：我仿佛又看到了熟悉的蒙特卡洛方法

Language and Speech：这应该和自然语言处理

Statistical Theory：这个方向偏理论

三)选修课只有一门：

按约翰霍普金斯大学的描述，同学们可以选择任意一门数据科学有关的课。选修课之后，同学们或者选择上一门叫做Big Data Design或其他一门带有项目的课程。然后同学们还必须写一篇相关论文，且论文会在每个学期期末的poster session期间被总结成学术海报。另外，现在特别时兴混合制的教学方式。

四)数据道德网课：

约翰霍普金斯大学数据科学硕士课程，还要求学生必须在大名鼎鼎的edx平台上一门有关数据道德的网课。最后，同学们还要完成一个在线的研究训练。

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