哥倫比亞大學(xué)，正式名稱為紐約市哥倫比亞大學(xué)（Columbia University in the City of New York），坐落于美國(guó)紐約曼哈頓上城區(qū)晨邊高地，簡(jiǎn)稱哥大，是一所私立研究型大學(xué)、美國(guó)大學(xué)協(xié)會(huì)十四所創(chuàng)始院校之一，常春藤盟校之一。接下來(lái)由出國(guó)留學(xué)網(wǎng)小編來(lái)給大家介紹哥倫比亞大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士！
1、哥倫比亞數(shù)據(jù)科學(xué)碩士
哥倫比亞大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)非常優(yōu)秀，該專業(yè)英文名稱是 Data Science，設(shè)置于哥倫比亞大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)研究所（ Data Science Institute，簡(jiǎn)稱 DSI） 。哥大利用計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、工程學(xué)和運(yùn)籌學(xué)等方面的優(yōu)勢(shì)在2012年成立了這個(gè)研究所。研究所旨在將專業(yè)知識(shí)和全校對(duì)這一革命性方法的興趣結(jié)合起來(lái)。
哥倫比亞大學(xué)是該領(lǐng)域的開(kāi)拓者，并準(zhǔn)備將數(shù)據(jù)科學(xué)擴(kuò)展到學(xué)院的每個(gè)角落。研究所推進(jìn)了數(shù)據(jù)科學(xué)的最先進(jìn)水平；通過(guò)應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)改造所有領(lǐng)域、專業(yè)和部門(mén)；并確保負(fù)責(zé)任地使用數(shù)據(jù)造福社會(huì)。DSI培養(yǎng)下一代數(shù)據(jù)科學(xué)家，開(kāi)發(fā)創(chuàng)新技術(shù)，促進(jìn)技術(shù)的合作，以解釋數(shù)據(jù)和解決緊迫的社會(huì)問(wèn)題。數(shù)據(jù)科學(xué)研究所的使命是作為數(shù)據(jù)科學(xué)轉(zhuǎn)化研究和教育的引擎，以及與產(chǎn)業(yè)高度相關(guān)的技術(shù)項(xiàng)目的來(lái)源。為了實(shí)現(xiàn)這一使命，研究所積極與各行業(yè)合作伙伴進(jìn)行廣泛接觸，以發(fā)展互利互動(dòng)。研究所提供的數(shù)據(jù)科學(xué)研究生專業(yè)也是世界上評(píng)價(jià)較高、受歡迎的先進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目之一。
哥倫比亞大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)項(xiàng)目為期1.5年。學(xué)生共需修讀30個(gè)學(xué)分，無(wú)需撰寫(xiě)畢業(yè)論文。該專業(yè)開(kāi)設(shè)獲得專業(yè)成就認(rèn)證必需的四門(mén)基礎(chǔ)課程，學(xué)生可以在此課程基礎(chǔ)上將數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)運(yùn)用于各自的興趣領(lǐng)域。學(xué)生將有機(jī)會(huì)從事包括畢業(yè)項(xiàng)目在內(nèi)的獨(dú)創(chuàng)研究，并與行業(yè)合作伙伴以及教學(xué)人員溝通互動(dòng)，學(xué)生還可以修習(xí)一門(mén)與創(chuàng)業(yè)相關(guān)的選修課或選擇項(xiàng)目的七大中心領(lǐng)域中的任一主題展開(kāi)學(xué)習(xí)。
2、哥倫比亞大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)課程設(shè)置：
概率論 Probability Theory
數(shù)據(jù)科學(xué)算法 Algorithms for Data Science
統(tǒng)計(jì)學(xué)推斷與建模 Statistical Inference and Modeling
數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)算機(jī)系統(tǒng) Computer Systems for Data Science
數(shù)據(jù)科學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí) Machine Learning for Data Science
探索性數(shù)據(jù)分析與可視化 Exploratory Data Analysis and Visualization
數(shù)據(jù)科學(xué)頂點(diǎn)與倫理 Data Science Capstone and Ethics
數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論 Introduction to Data Science
數(shù)據(jù)科學(xué)概率學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué) Probability & Statistics for Data Science
轉(zhuǎn)換生物信息學(xué) Translational Bioinformatics
計(jì)算機(jī)科學(xué)專題：應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí) Topics in Computer Science： Applied Machine Learning
計(jì)算機(jī)科學(xué)專題：數(shù)據(jù)科學(xué)因果推論 Topics in Computer Science： Causal Inference for Data Science
計(jì)算機(jī)科學(xué)專題：數(shù)據(jù)科學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品 Topics in Computer Science： Machine Learning Products for Data Science
信息處理專題：大數(shù)據(jù)分析 Topics in Information Processing： Big Data Analytics
定量金融專題：金融大數(shù)據(jù) Topics in Quantitative Finance： Big Data in Finance