GWU的Data Science全稱(chēng)是George Washington University的Master of Science (MS) degree in Data Science,即喬治華盛頓大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士,下面將詳細(xì)介紹GWU的Data Science的項(xiàng)目特點(diǎn)/院系介紹、GWU的Data Science的研究領(lǐng)域、GWU的Data Science的研究生申請(qǐng)要求。
喬治華盛頓大學(xué)
當(dāng)今世界數(shù)據(jù)的爆炸式發(fā)展正在快速影響著我們生活的方方面面。海量信息的處理與有意義見(jiàn)解力的獲取變得迫在眉睫。數(shù)據(jù)科學(xué)家被訓(xùn)練來(lái)應(yīng)對(duì)種種挑戰(zhàn)。喬治華盛頓大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士項(xiàng)目的結(jié)構(gòu)化課程體系旨在教授學(xué)生基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用技能,從而使學(xué)生學(xué)會(huì)使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策來(lái)解決政府與私營(yíng)行業(yè)中最復(fù)雜的問(wèn)題。數(shù)據(jù)科學(xué)作為一個(gè)新興領(lǐng)域,旨在從數(shù)據(jù)中挖掘具有可執(zhí)行性的結(jié)論。它利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與數(shù)學(xué)等更廣泛領(lǐng)域的技術(shù)與理論。數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用領(lǐng)域涵蓋了商業(yè)、工程、自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、人文科學(xué)以及醫(yī)療健康。喬治華盛頓大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士項(xiàng)目幫助學(xué)生在統(tǒng)計(jì)分析與編程方面打下深厚的專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ),還教授學(xué)生項(xiàng)目管理技巧與相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域的知識(shí)。喬治華盛頓大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士項(xiàng)目的學(xué)生將能夠運(yùn)用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,互相交流研究發(fā)現(xiàn),并使用數(shù)據(jù)可視化工具有效地呈現(xiàn)研究結(jié)果。喬治華盛頓大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士項(xiàng)目由統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、物理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、地理學(xué)系與政治科學(xué)系協(xié)作開(kāi)設(shè),致力于教授學(xué)生分析“大數(shù)據(jù)”所需的前沿工具,并指導(dǎo)他們?nèi)绾翁釤捘切┱诟淖兾覀兊纳?、工作與交流方式的見(jiàn)解。
1、Introduction to Data Science
2、Data Warehousing
3、Introduction to Data Mining
4、Data Science Capstone
5、Numerical Linear Algebra and Optimization
6、Machine Learning I: Algorithm Analysis
7、Introduction to Numerical Analysis
8、Mathematical Statistics I
9、Methods of Statistical Computing I
10、Data Analysis
11、Applied Linear Models
12、Applied Multivariate Analysis II
13、Modern Regression Analysis
14、Machine Learning II: Data Analysis
15、Bayesian Statistics: Theory and Applications
1、數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論
2、數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)
3、數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?
4、數(shù)據(jù)科學(xué)科研實(shí)踐項(xiàng)目
5、數(shù)值線性代數(shù)與最優(yōu)化
6、機(jī)器學(xué)習(xí)1:算法分析
7、數(shù)值分析導(dǎo)論
8、數(shù)理統(tǒng)計(jì)1
9、統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法1
10、數(shù)據(jù)分析
11、應(yīng)用線性模型
12、應(yīng)用多變量分析2
13、現(xiàn)代回歸分析
14、機(jī)器學(xué)習(xí)2:數(shù)據(jù)分析
15、貝葉斯統(tǒng)計(jì):理論與應(yīng)用