加州大学伯克利分校数据科学专业设置

《数据科学》硕士专业设置俞梦怡14723396专业（方向)名称：DataScience学位名称：professionalMasterofInformationandDataScience(MIDS)信息和数据科学专业硕士级别：master硕士所属院系：TheUCBerkeleySchoolofInformation(Ischool)信息学院所属学校：加州大学伯克利分校网址：专业介绍：DesignedbyISchoolfaculty,ourcurriculumismultidisciplinary.Youwillbringtogetherarangeofmethodstodefinearesearchquestion;togather,store,retrieve,andanalyzedata;tointerpretresults;andtoconveyfindingseffectively.Usingthelatesttoolsandpractices,youwillidentifypatternsinandgaininsightsfromcomplexdatasets.由信息学院的教师设计，课程是多学科的。你将使用一系列方法来定义一个研究问题：去收集、存储、检索和分析数据，去解释结果并有效地传达发现。采用最新的工具和实践，你会识别模式，并从复杂的数据集中获得见解。专业培养目标：trainleadersintheever-evolvingfieldofdatascience培养在数据科学领域的领导人专业培养方案：Theprogramfocusesonproblemsolving,preparingyoutocreativelyapplymethodsofdatacollection,analysis,andpresentationtosolvetheworld’smostchallengingproblems.侧重于问题解决，帮助你准备创造性地运用数据的收集、分析和图像的方法来解决世界上最具挑战性的问题。学生背景要求：1.Abachelor’sdegree学士学位2.Testscores考试成绩（GRE/GMAT/TOEFL）3.Ahighlevelofquantitativeability高层次的定量能力4.Aproblem-solvingmindset解决问题的思维方式5.Aworkingknowledgeoffundamentalconcepts基本概念的应用知识6.Theabilitytocommunicateeffectively有效的沟通能力7.Programmingproficiency编程能力学分：27学分（九门课）完成时间：5terms，20months五个学期，20个月授课方式：TheUCBerkeleySchoolofInformation’sMasterofInformationandDataScience(MIDS)isaweb-basedprogramfeaturingimmersivecourseworkandlive,onlineclassesyoucanattendfromanywhereintheworld.Deliveredonastate-of-the-artlearningplatform,datascience@berkeleyfacilitatescollaborationanddiscussiontohelpyoubuildaprofessionalnetworkoffacultyandpeersfromthestart.Studentscanaccessalldatascience@berkeleycontent24hoursaday,7daysaweek.加州大学伯克利分校信息学院的信息与数据科学硕士（MIDS）是一个基于网络的项目，这是具有身临其境的课程和直播，你可以在世界任何地方参加网上课程。在国家最先进的学习平台上进行传送，伯克利分校的数据科学有助于协作和讨论，以帮助学生从一开始就建立一个与教师和同行一起的专业网络。学生可以一周七天，每天24小时访问伯克利分校所有数据科学的内容。课程架构/课程体系：Belowisasamplecoursescheduleandtheexpectedpaththroughthedegreeprogram.Studentswhoareinterestedintakingtheprogramonanacceleratedbasiscancompletetheircourseworkin3or4termswithapprovalfromtheSchoolbytakingupto3coursesinoneormoreterms.下面是一个示例课程安排，以及通过学位课程的预期路径。有兴趣在加速基础上参加该项目的学生能够在3或4学期完成他们的课程，这需要获得学院批准其在一个或多个学期内完成3门课程。每门课程简介：1.ResearchDesignandApplicationforDataandAnalysis数据和分析研究设计与应用技能：Researchdesign/Questionformulation/Dataanddecisionmaking/Understandingcognitivebias/Dataforpersuasionandaction/Integratingdataanddomainknowledge/Storytellingwithdata研究设计/问题制定/数据和决策/了解认知偏差/数据进行劝说和行动/数据集成和领域知识/用数据讲故事课程简介：Thiscourseintroducesstudentstotheburgeoningdatascienceslandscape,withaparticularfocusonlearninghowtoapplydatasciencetechniquestouncover,enrich,andanswerquestionsfacingindustriestoday.Afteranintroductiontodatasciencesandanoverviewoftheprogram,studentswillexplorehoworganizationsmakedecisionsandtheemergingroleofbigdatainguidingbothtacticalandstrategicdecisions.Lectures,readings,discussions,andassignmentswillteachhowtoapplydisciplined,creativemethodstoaskbetterquestions,gatherdata,interpretresults,andconveyfindingstovariousaudiencesinwaysthatchangemindsandchangebehaviors.Theemphasisthroughoutisonmakingpracticalcontributionstorealdecisionsthatorganizationswillandshouldmake.Industriesanddomainsthatwewillexploreincludesportsmanagement,finance,energy,journalism,intelligence,healthcare,andmediaentertainment.本课程向学生介绍了新兴的数据科学的情况，尤其侧重于学习如何运用数据的科学技术来发现、丰富并回答如今所面临的行业问题。在介绍了数据科学和项目的概况后，学生将探讨企业如何做出决策和大数据在指导战术和战略决策中扮演的新兴角色。讲座、阅读、讨论、作业会教学生如何运用学科和创造性的方法来提出更好的问题，收集数据、解释结果并向大量听众传达调查结果可以改变思想和行为方式。整体的重点是为组织提供切实有效的决策。我们将探讨的行业和领域包括体育管理，金融，能源，新闻，情报，医疗保健和媒体娱乐。2.ExploringandAnalyzingData探索和分析数据技能：Researchdesign/Statisticalanalysis研究设计/统计分析工具：R课程简介：Thegoalofthiscourseistoprovidestudentswithanintroductiontomanydifferenttypesofquantitativeresearchmethodsandstatisticaltechniquesforanalyzingdata.Webeginwithafocusonmeasurement,inferentialstatistics,andcausalinference.Then,wewillexplorearangeofstatisticaltechniquesandmethodsusingtheopen-sourcestatisticslanguage,R.Wewillusemanydifferentstatisticsandtechniquesforanalyzingandviewingdata,withafocusonapplyingthisknowledgetoreal-worlddataproblems.Topicsinquantitativetechniquesinclude:descriptiveandinferentialstatistics,sampling,experimentaldesign,parametricandnon-parametrictestsofdifference,ordinaryleastsquaresregression,andlogisticregression.本课程的目的是为学生提供介绍许多不同类型的定量研究方法和分析数据的统计技术。首先侧重于测量、统计推断和因果推断。然后，将探讨一系列使用开源统计语言R的统计技术和方法。我们将使用许多不同的统计和技术来分析和查看数据，重点是将这一知识用于解决现实世界的数据问题。定量技术主题包括：描述和统计推断，取样，实验设计，参数化和差异性的非参数检验，普通最小二乘回归和回归。3.StoringandRetrievingData存储和检索数据技能：Dataacquisition/Datacleaningandnormalization/Buildingdatabases/Dataclassificationandindexing/Datawarehousing数据采集/数据清理和规范化/建筑数据库/数据分类和索引/数据仓库工具：Python/Relationaldatabases/Hadoop/Mapreduce/Spark/CloudComputing(AWS)课程简介：Thiscoursepreparesstudentstodealwithlarge-scalecollectionsofdataasobjectstobestored,searchedover,selected,andtransformedforuse.Weexamineboththebackgroundtheoryandpracticalapplicationofinformationretrieval,databasedesignandmanagement,dataextraction,transformationandloadingfordatawarehouses,andoperationalapplications.Wewillexaminetraditionalmethodsofinformationretrievalanddatabasemanage