美國(guó)的名校特別多，比如斯坦福大學(xué)、哈佛大學(xué)、哥倫比亞大學(xué)等世界大學(xué)，下面跟著出國(guó)留學(xué)小編一起來(lái)看看哥倫比亞大學(xué)環(huán)境健康數(shù)據(jù)科學(xué)碩士課程。
哥倫比亞大學(xué)環(huán)境健康數(shù)據(jù)科學(xué)碩士課程介紹
專業(yè)要求：
學(xué)生必須至少完成30個(gè)學(xué)分，包括21個(gè)學(xué)分的必修和9個(gè)學(xué)分的選修課。大多數(shù)學(xué)生可以用三個(gè)學(xué)期（一年半）完成課程（秋季：12學(xué)分；春季：12學(xué)分；夏季：可選實(shí)習(xí)或選修；秋季：最后3或6學(xué)分）。也可以選擇用兩年時(shí)間學(xué)習(xí)課程。
具體課程為：
統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)
STCS GR5705Introduction to Data Science 數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論
計(jì)算機(jī)科學(xué)
課程代碼課程名稱
COMS W4121Computer Systems for
Data Science 數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)
COMS W4721Machine Learning for
Data Science 數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)
CSOR W4246Algorithms for Data
Science 數(shù)據(jù)科學(xué)算法
統(tǒng)計(jì)學(xué)
課程代碼課程名稱
STAT GR5701Probability and
Statistics for Data Scienc 數(shù)據(jù)科學(xué)的概率與統(tǒng)計(jì)
STAT GR5702Exploratory Data
Analysis and Visualization 探索性數(shù)據(jù)分析和可視化
STAT GR5703Statistical Inference
and Modeling 統(tǒng)計(jì)學(xué)推斷與建模
選修課程
課程代碼課程名稱
COMS W4995Topics in Computer
Science： Applied Machine Learning 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
COMS W4995Topics in Computer
Science： Applied Deep Learning 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用
COMS W4995Topics in Computer
Science： Causal Inference for Data Science 數(shù)據(jù)科學(xué)中的統(tǒng)計(jì)推斷
COMS W4995Topics in Computer
Science： Data Analytics Pipeline 數(shù)據(jù)分析
COMS W4995Topics in Computer
Science： Elements of Data Science 數(shù)據(jù)科學(xué)因素
COMS E6998Topics in Computer
Science： Machine Learning with Probabilistic Programming 概率編程與機(jī)器學(xué)習(xí)
COMS E6998Natural Language
Processing： Computational Models of Social Meaning 社會(huì)生活與機(jī)器學(xué)習(xí)
EECS E6894Topics in Information
Processing： Deep Learning for Computer Vision， Speech， and Language 計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音和語(yǔ)言與深度學(xué)習(xí)
IEOR E4571Topics in Operations
Research： Personalization Theory & Application 個(gè)性化理論與應(yīng)用
IEOR E4721Topics in Quantitative
Finance： Big Data in Finance 定量金融主題：金融大數(shù)據(jù)
STATS GR5293Topics in Modern
Statistics： Applied Machine Learning for Financial Modeling and Forecasting 金融建模和預(yù)測(cè)與機(jī)器學(xué)習(xí)
STATS GR5293Topics in Modern
Statistics： Applied Machine Learning for Image Analysis 圖像分析與機(jī)器學(xué)習(xí)
ENGI E4800Data Science Capstone
and Ethics 數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐
課程選擇建議：
該項(xiàng)目要求先修定量課程（微積分、線性代數(shù)等）、計(jì)算機(jī)編程入門課程
課程偏重算法學(xué)習(xí)，如Machine Learning（機(jī)器學(xué)習(xí)），重視算法在現(xiàn)實(shí)生活的應(yīng)用
項(xiàng)目的學(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)；畢業(yè)生可以選擇金融等服務(wù)領(lǐng)域工作，也可以選擇偏向技術(shù)的IT企業(yè)。