南加州大学应用数据科学硕士课程学什么?

　　南加州大学应用数学科学硕士是为具有不同背景的学生而设计的，但是希望学生至少具有较强的数学和科学背景才能攻读该学位。未经计算机科学训练的学生将首先学习数据科学的基础知识，包括数据格式，工具和技术。他们将学习如何使用Python构建数据处理程序，还将学习如何通过动手作业和项目来应用最新的分析工具。具有计算机科学背景的学生将能够直接跳入更高级的数据科学课程，包括数据管理，机器学习，数据挖掘和数据科学统计。一旦学生完成了入门和核心课程，他们就可以选择选修课，以使他们在数据科学领域追求自己的兴趣。

　　核心课程(12学分)：

　　DSCI 551数据管理基础(4个学分)

　　DSCI 552数据科学机器学习(4个学分)

　　DSCI 553数据挖掘的基础和应用(4个学分)

　　选修课-选择五门课程(20学分)：

　　CSCI 544应用自然语言处理(4个学分)

　　CSCI 550高级数据存储(4个学分)

　　CSCI 570算法分析(4个学分)

　　CSCI 572信息检索和Web搜索引擎(4个学分)

　　CSCI 587地理空间信息管理(4个学分)

　　DSCI 510数据科学编程原理(4个学分)

　　DSCI 529安全和隐私(4个学分)

　　DSCI 549计算思维与数据科学导论(4个学分)

　　DSCI 550大规模数据科学(4个学分)

　　DSCI 554信息可视化(4个学分)

　　DSCI 555交互设计和可用性测试(4个学分)

　　DSCI 556用户体验设计和策略(4个学分)

　　DSCI 558建筑知识图(4个学分)

　　DSCI 560数据科学专业实践(4个学分)

　　DSCI 599特殊主题(1-8个学分如果选择，则需要4个学分的DSCI 599)

　　其他批准的选修课：

　　CSCI 561人工智能基础

　　CSCI 566深度学习及其应用

　　CSCI 571网络技术

　　DSCI 564数据科学的概率和统计

　　笔记：

　　您最快可以在4个学期(2个学年)内完成该计划。每个学期学生只能选修2门课程。

　　接受过有限计算机科学训练或没有接受过计算机科学训练的学生，应在参加任何其他课程之前参加DSCI 510，DSCI 549和DSCI 550。

　　DSCI 550应该在DSCI 551之前或与之并行使用，以及在采用DSCI 552和DSCI 553之前应采用。

　　定向研究(CSCI / DSCI 590)，论文课程(CSCI 594a，CSCI 594b，CSCI 594z)和实习课程(ENGR 595a，ENGR 595b，ENGR 595z，ENGR 596，ENGR 597x)不符合选修学分的资格。

　　在2023年春季或更早时开始该计划的学生可以选择最多3门CSCI课程来获得学位。在2023年秋季或更晚时间开始该计划的学生可以选择2门CSCI课程来学习其学位课程。

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