美國留學(xué)經(jīng)驗：波士頓大學(xué)應(yīng)用數(shù)據(jù)分析碩士項目（下）

隨著數(shù)據(jù)分析需求影響到每個主要行業(yè)——包括醫(yī)療保健、技術(shù)、金融、通信、娛樂、能源、交通、政府和制造等——專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)工程、自動化、人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)θ瞬诺男枨蟪霈F(xiàn)了顯著增長。本片小編繼續(xù)為大家介紹波士頓大學(xué)應(yīng)用數(shù)據(jù)分析碩士項目的相關(guān)課程。

機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)

本課程概述了最常用于處理、分析和可視化數(shù)據(jù)的統(tǒng)計工具。主題包括簡單線性回歸，多元回歸，邏輯回歸，方差分析和生存分析。學(xué)生將使用R語言探究這些主題，重點是理解如何使用和解釋該軟件的輸出以及如何可視化結(jié)果。在每個主題領(lǐng)域，課程討論了基本方法，包括基本假設(shè)和它如何工作的機制，以及對結(jié)果的適當解釋。

算法分析

課程討論設(shè)計和分析有效算法的基本方法，強調(diào)實踐中使用的方法。主題包括排序，搜索，動態(tài)規(guī)劃，貪婪算法，高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，圖形算法(最短路徑，生成樹，樹遍歷)，矩陣運算，字符串匹配，NP完全性。

Python數(shù)據(jù)科學(xué)

學(xué)生將學(xué)習(xí)用于數(shù)據(jù)分析的主要Python工具和技術(shù)。課堂上有每周的作業(yè)和小項目。這些作業(yè)將有助于建立必要的統(tǒng)計、可視化和其他數(shù)據(jù)科學(xué)技能，以便在各種應(yīng)用中有效地使用數(shù)據(jù)科學(xué)，包括金融、文本處理、時間序列分析和推薦系統(tǒng)。此外，學(xué)生將為期末專題選擇一個主題，并在課程的最后一天展示。

網(wǎng)絡(luò)挖掘和圖形分析

課程涵蓋了Web挖掘、機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、文本挖掘、聚類和圖形分析等領(lǐng)域。這包括學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)知識，如何評估算法性能，特征工程，內(nèi)容提取，情感分析，距離度量，聚類算法的基礎(chǔ)知識，如何評估聚類性能，以及圖形分析算法的基礎(chǔ)知識。實驗室課程。

數(shù)據(jù)挖掘

本課程旨在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和技術(shù)。主題包括數(shù)據(jù)準備、分類、性能評估、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、回歸和聚類。學(xué)生將在課堂上討論基本的數(shù)據(jù)挖掘算法。

設(shè)計和實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫

本課程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的最新技術(shù)。它描述了現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)設(shè)施的邏輯、物理和語義基礎(chǔ)。學(xué)生將使用OLAP創(chuàng)建一個立方體，并在Hadoop/Spark vs Vertica數(shù)據(jù)庫上實施決策支持基準。成功完成后，學(xué)生將熟悉數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計和架構(gòu)的權(quán)衡。

下面我就簡單介紹一些和數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的碩士項目的美國大學(xué)的信息，

加州大學(xué)圣地亞哥分校

MS in Machine Learning and Data Science

約翰霍普金斯大學(xué)

MS in Data Science

喬治城大學(xué)

MS in Data Science and Analytics

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