更新時間:2024-10-06 15:56:36作者:留學之路
建立統(tǒng)計模型,了解其力量和局限性
設計一個實驗
使用機器學習和優(yōu)化來決策
獲取、清潔和管理數(shù)據(jù)
可視化數(shù)據(jù),用于勘探、分析和通信
團隊內(nèi)部協(xié)作
提供可重復的數(shù)據(jù)分析
管理和分析大量數(shù)據(jù)集
組裝計算管道,從廣泛可用的工具支持數(shù)據(jù)科學
根據(jù)政策、隱私、安全和道德考慮開展數(shù)據(jù)科學活動
將解決問題的策略應用于開放式問題
數(shù)據(jù)科學 1:數(shù)據(jù)科學導論
數(shù)據(jù)科學 2:數(shù)據(jù)科學的先進主題
高級科學計算:數(shù)據(jù)分析、推理和優(yōu)化的隨機方法
計算科學交流:系統(tǒng)開發(fā)
研究課程:數(shù)據(jù)科學頂石研究項目課程應用計算獨立研究
熱門選修課:數(shù)據(jù)系統(tǒng)可視化機器學習人工智能高級機器學習機器學習時間系列–預測線性模型通用線性模型統(tǒng)計機器學習
學校表示建議具有自然科學、數(shù)學、計算機科學或工程學學士學位的學生申請。
對于哈佛大學數(shù)據(jù)科學專業(yè)碩士課程的申請人來說,沒有正式的先修課要求。然而學校官網(wǎng)表示,成功的申請人確實需要有足夠的計算機科學、數(shù)學和統(tǒng)計學背景,包括至少一種編程語言的流利程度以及微積分、線性代數(shù)和統(tǒng)計推理方面的知識。