这个跟踪关注软件系统的开发/工程收集/管理/挖掘大量数据。它是最适合学生具有计算机科学或工程背景。这个跟踪更多的实践和基于项目比其他DS的踪迹。我们的大数据系统跟踪涵盖了各种各样的系统构建一个骨干数据处理系统提供实用而强大的计算领域特定问题的解决方案,让学生获得一个整体的大数据视图的应用程序。
数据科学本质
如果你没有阻止背景,考虑数据科学本质:在线课程的自学计划可以帮助你准备成功完成数据科学的硕士学位。
学术背景和学历要求
学生在这个程序中需要一个坚实的基础在干课程,具体地说,以下:
- 熟练的编程经验水平C、Java或Python;
- 熟悉R和MATLAB是有用的;和
- 微积分I和II和离散数学的概率和元素的基本理解。
不符合上述条件的学生将被有条件地接受等待我们夏令营的及格分数,包括C、Java, R, Python,概率的基本知识,离散数学的元素。
学位要求
你将需要:
- 21页核心学分
- 9 - 12选修课学分
- 在数据伦理或一个主要项目是高度鼓励,但不是必需的。
大数据系统跟踪需要一组核心课程,涵盖:统计方法、人工智能和机器学习,大数据、云计算、可视化和核心工程。学生可以根据他们的兴趣来选择选修课,需求和职业目标。选修课课程可能包括象征性的机器学习模型;高性能计算;人工智能的元素;高级数据库概念;数据语义;数据可视化;应用线性模型;网络信息体系结构; etc.