圣母大学数据科学硕士怎么样？

　　圣母大学数据科学硕士怎么样？

　　圣母大学数据科学课程由应用和计算数学与统计系 (ACMS) 提供，计算机科学与工程系、心理学系和门多萨商学院的教职员工参与其中。该计划以方便的在线授课模式提供卓越的学术成果，该格式针对学习复杂的定量材料进行了优化。

　　一）圣母大学数据科学硕士的主要特点

　　1、由圣母大学讲师教授的小型现场课程以及对学生成功的个人关注

　　2、与主题专家的独家面对面沉浸式体验

　　3、结构化课程将在21个月的半日制注册中完成(每学期2门课程，超过5个学期，学生获得30学分以完成学位)

　　4、由著名的圣母大学教师设计的每周直播课程和学习材料的相互结合的方式

　　5、最先进的在线学习平台，促进互动学习社区

　　6、享受AT&T带来的实习便利

　　7、大的校友网络

　　二）圣母大学数据科学硕士课程示例

　　数据科学的概率与统计

　　系统和技术：R

　　系统和技术：Python

　　数据科学导论

　　线性模型

　　数据库和数据安全

　　数据科学家讲故事和交流

　　数据科学中的伦理和政策

　　行为数据科学

　　数据科学的统计学习

　　数据可视化

　　现在的数据科学：行业、案例和项目

　　广义线性模型

　　时间序列和预测

　　三）圣母大学的数据科学入学的先决条件

　　圣母大学的数据科学是一个复杂的技术领域，因此数学和计算机科学方面的一些先决条件培训对于该计划的成功至关重要。这些先决条件可以通过本科课程、专业经验、推荐的在线自学资源或以上的组合来实现。

　　这里的课程在学术上是严谨的，希望学生可以具备以下领域的一些知识：

　　1)数学背景

　　该项目学术成功的一个很好的预测指标是具有一定微积分和线性代数背景的高水平数学成熟度。具体包括：微积分，最好通过大学课程获得，包括诸如单变量微积分的微分和积分规则、数学函数等主题；多变量的微分和整合；线性代数，独立开发或作为离散数学课程的一部分，包括基本向量和矩阵操作以及矩阵求逆。如果您想复习这些主题，这里鼓励您使用积分规则、 定积分和 数学函数、基本向量、基本和中级矩阵技能。

　　2)计算能力

　　该程序围绕编码数据科学程序而构建。新来的学生不需要精通任何特定的计算机语言。相反，他们应该对通常在 Java、C++ 或 Python 等语言的基础编程课程中开发的计算机编程原理有深刻的理解。一些特定主题应包括：变量和赋值、条件操作、逻辑运算符、循环、函数、参数、调试、异常处理和文件操作。

　　3)沟通技巧

　　能够以口头和书面形式清晰、连贯和专业地进行交流。

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