從社交網絡、電子商務和政府到傳感器、智能電表和移動網絡，數據正以前所未有的速度和規模被收集。但是，如果沒有“大洞察力”，大數據就毫無用處。開發這種洞察力所需的技能供不應求，數據分析市場缺乏熟練工人被認為是解鎖數據所能提供的一切的一個主要障礙。

學習數據科學與分析理學碩士課程后，您將培養對數據科學最新發展的批判意識和實用技能，幫助您在金融、零售和政府等各種領域更有效地應用數據科學。如果你還想了解課程其他信息，那么你不妨點擊藍字咨詢海馬課堂7*24H在線客服~

一、學習成果

您將了解有效數據分析的關鍵概念和細微差別。您將對自己的批判性理解充滿信心，這些理解源于處理大量異構數據、理解其代表什么以及將這種理解轉化為商業、科學或社會創新的洞察力。您將對有效應用數據科學所需的技能、工具和技術有實際的了解。

該課程旨在為您提供機會獲得多種數據分析工具(例如 Hadoop、Spark、Tableau)、編程語言(R、Python)和機器學習庫的實踐經驗。

二、學習內容

1.數據可視化

本模塊旨在培養反思和實踐理解能力，以便從大型異構數據集中直觀地向決策者等展示洞察。內容將提供對人類視覺感知、數據可視化方法和技術、儀表板和信息圖表設計的理解。我們將探討交互性在可視化過程中的作用，并強調視覺敘事和敘事發展。

2.研究項目管理

該模塊旨在開發和部署設計學術研究工作所需的技能，以解決所選研究領域內已確定的問題領域。

3.數字系統的道德與治理

本模塊旨在培養對當代系統環境中數字信息處理和管理相關主題的批判性理解。這些主題將包括網絡化和智能系統的設計和使用方式;采用這些系統的動機;出現的實質性問題;以及它們的監管和治理方法。公共和私營部門的例子將用于說明這些發展。

4.數字創新與戰略

該模塊的目的是培養實施數字商業模式和技術所需的知識和技能，旨在使組織適應其商業環境不斷變化的需求(或利用商業機會)。

5.機器學習

本模塊旨在培養使用統計學習從異構數據集中提取價值和洞察力所需的反思性和實踐性理解。重點放在從異構數據處理中產生價值和洞察力的分析方法/技術/算法上。內容將涵蓋機器學習技術，例如主成分分析、聚類分析、決策樹和隨機森林、支持向量機，以及性能評估方法。

6.高性能計算基礎設施

本模塊旨在培養有效使用支撐數據科學的大規模數據存儲和處理基礎設施所需的知識和技能。您將培養實踐技能和批判性反思概念、理論和基礎設施適當使用的能力。內容涵蓋高度可擴展的云計算工具(例如 Hadoop)和內存方法(例如 Spark)。

7.定量數據分析

本模塊旨在培養數據科學所依賴的定量數據分析方法的知識和技能。內容涵蓋對數據科學應用和研究的核心方法的實際理解，例如雙變量和多變量方法、回歸和圖形模型。課程還重點學習評估方法的優缺點，以及了解如何以及何時使用或組合方法。

8.現代數據

本模塊旨在介紹數據管理和探索。本模塊將概述現代數據分析的當前行業標準流程，您將學習如何設計和規劃預測分析項目。本模塊將討論數據管理和檢索的基本概念。本模塊將介紹數據理解、數據準備和清理的成熟策略和方法。

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