美國(guó)留學(xué)經(jīng)驗(yàn)：波士頓大學(xué)應(yīng)用數(shù)據(jù)分析碩士項(xiàng)目（上）

隨著數(shù)據(jù)分析需求影響到每個(gè)主要行業(yè)——包括醫(yī)療保健、技術(shù)、金融、通信、娛樂(lè)、能源、交通、政府和制造等，專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)工程、自動(dòng)化、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)θ瞬诺男枨蟪霈F(xiàn)了顯著增長(zhǎng)。根據(jù)麥肯錫全球研究所預(yù)計(jì)，未來(lái)十年，數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生的需求年增長(zhǎng)率高達(dá)12%。本片小編介紹波士頓大學(xué)應(yīng)用數(shù)據(jù)分析碩士項(xiàng)目。

波士頓大學(xué)城市學(xué)院(MET)的應(yīng)用數(shù)據(jù)分析理學(xué)碩士是一個(gè)理論和實(shí)踐結(jié)合的項(xiàng)目，讓學(xué)生有機(jī)會(huì)接觸各種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘工具、數(shù)據(jù)可視化工具和軟件包、Python包、R包和云服務(wù)等相關(guān)的知識(shí)。將知識(shí)與對(duì)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)方法的理解相結(jié)合，將增強(qiáng)學(xué)生批判性分析現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題的能力，并了解分析應(yīng)用的可能性和局限性。

畢業(yè)生將能夠展示通過(guò)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)建強(qiáng)大預(yù)測(cè)的能力，并推動(dòng)關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策流程。學(xué)生將具備在越來(lái)越多的角色中脫穎而出所需的技能，如數(shù)據(jù)科學(xué)家、經(jīng)濟(jì)學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師、商業(yè)智能分析師、系統(tǒng)分析師、首席分析官、分析經(jīng)理、營(yíng)銷(xiāo)分析師、業(yè)務(wù)分析師或財(cái)務(wù)分析師等。

項(xiàng)目目標(biāo)

畢業(yè)生需要具備的技能包括：

1. ?應(yīng)用概率和統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí)及其在日常數(shù)據(jù)分析中的相關(guān)性。

2. ?理解涉及大量計(jì)算需求和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的計(jì)算概念和應(yīng)用要求。

3. ?使用真實(shí)數(shù)據(jù)集應(yīng)用各種數(shù)據(jù)可視化技術(shù)并分析圖形和圖表的能力。

4. ?了解網(wǎng)絡(luò)分析和指標(biāo)，采購(gòu)和處理非結(jié)構(gòu)化文本/數(shù)據(jù)，以及調(diào)查隱藏模式的能力。

5. ?使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和工具對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)的技能。

6. ?實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法并識(shí)別其在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中的相關(guān)性的能力。

7. ?全面了解數(shù)據(jù)分析技術(shù)、技能和批判性思維，并了解其應(yīng)用的可能性和局限性。

項(xiàng)目課程非常適合處于職業(yè)生涯中期的IT專(zhuān)業(yè)人士或?qū)W生，它提供了扎實(shí)的數(shù)據(jù)分析知識(shí)，并在學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目蚣軆?nèi)檢查了最新行業(yè)工具和方法的演示和應(yīng)用。課程強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)庫(kù)、應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和大型數(shù)據(jù)集處理方法，為組織、清理、分析和表示/可視化大量數(shù)據(jù)提供了全面的概念和技術(shù)。

分析和數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)

本課程的目標(biāo)是為學(xué)生提供數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域所需的數(shù)學(xué)和實(shí)踐背景。概率和統(tǒng)計(jì)概念以及統(tǒng)計(jì)計(jì)算和圖形的R工具將被回顧。研究不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)匯總技術(shù)和繪圖。探索使用離散、連續(xù)和多元分布的數(shù)據(jù)總體。在課程中學(xué)生需要學(xué)會(huì)分析測(cè)量和計(jì)算過(guò)程中的誤差分析。課程還回顧了置信區(qū)間和假設(shè)檢驗(yàn)主題。

下面我就簡(jiǎn)單介紹一些和數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的碩士項(xiàng)目的美國(guó)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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