纽约大学CS与数据科学联合专业项目介绍

　　一、专业介绍

　　纽约大学计算机和数据科学的联合专业针对的是寻求两方面知识的综合训练的学生：

　　(1)计算机科学，这是一个促进计算、编程和构建大规模智能系统的既定领域。

　　(2)数据科学，这是一个利用计算机科学、数学和特定领域的知识，利用数据挖掘、预测统计、可视化和高效的数据管理来分析大型数据集合的新兴领域。

　　计算机和数据科学的联合专业训练学生使用数据科学系统，这是一种自动系统，可以有效地预测感兴趣的结果，并从日益庞大的数据集中提取见解。这一培训使学生能够参与利用数据的力量，并影响将指导数据科学技术推出的政策。

　　此外，学生获得了构建这样的系统的能力。这是一个由计算机科学系和数据科学中心提供的跨学科专业(18门课程/72分)。所有课程必须达到C或以上，以满足联合专业的要求。有兴趣的学生应向本系和中心的本科生主任咨询更多信息。

　　请注意，计算机与数据科学联合专业与数据科学相关的CAS辅修要求，就像数据科学双学位要求一样。

　　二、课程要求

　　计算机科学要求(8门课程/32分)如下：

　　计算机科学概论 (CSCI-UA 101) (秋季/春季)

　　先决条件：CSCI-UA.0002 或 CSCI-UA.0003

　　数据结构(CSCI-UA 102) (秋季/春季)

　　计算机系统组织(CSCI-UA 201) (秋季/春季)

　　基本算法(CSCI-UA 310) (秋季/春季)

　　机器学习简介(CSCI-UA 473) (秋季/春季)

　　数据管理和分析(CSCI-UA 479) (春季)

　　大数据选修课：选择以下一(1)项：

　　预测分析(CSCI-UA 475) (秋季/春季)

　　为分析应用程序处理大数据(CSCI-UA 476) (秋季/春季)

　　计算机科学选修课：选择以下一 (1) 项：

　　操作系统(CSCI-UA 202) (秋季/春季)

　　预测分析(CSCI-UA 475) (秋季/春季)

　　为分析应用程序处理大数据(CSCI-UA 476) (秋季/春季)

　　专题：计算机网络(CSCI-UA 480) (秋季/春季)

　　专题：数值优化简介(CSCI-UA 480) (秋季/春季)

　　专题：社交网络简介(CSCI-UA 480) (秋季/春季)

　　专题：自然语言处理(CSCI-UA 480) (秋季/春季)

　　专题：并行计算(CSCI-UA 480) (秋季/春季)

　　数据科学要求(五门课程/20 分)如下：

　　面向所有人的数据科学 (DS-UA 111)

　　数据科学导论 (DS-UA 112)

　　因果推理 (DS-UA 201)

　　负责任的数据科学 (DS-UA 202)

　　数据科学高级主题 (DS-UA 301)

　　数学要求(五门课/20分)如下：

　　微积分 I (MATH-UA 121) 或经济学数学 I (MATH-UA 211)

　　微积分 II (MATH-UA 122) 或经济学数学 II (MATH-UA 212)

　　离散数学 (MATH-UA 120)

　　线性代数 (MATH-UA 140)

　　概率与统计 (MATH-UA 235)

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