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

學習數(shù)據(jù)科學與分析理學碩士課程后，您將培養(yǎng)對數(shù)據(jù)科學最新發(fā)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)、理解其代表什么以及將這種理解轉化為商業(yè)、科學或社會創(chuàng)新的洞察力。您將對有效應用數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(jīng)驗。

二、學習內容

1.數(shù)據(jù)可視化

本模塊旨在培養(yǎng)反思和實踐理解能力，以便從大型異構數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(fā)展。

2.研究項目管理

該模塊旨在開發(fā)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(shù)字系統(tǒng)的道德與治理

本模塊旨在培養(yǎng)對當代系統(tǒng)環(huán)境中數(shù)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(wǎng)絡化和智能系統(tǒng)的設計和使用方式;采用這些系統(tǒng)的動機;出現(xiàn)的實質性問題;以及它們的監(jiān)管和治理方法。公共和私營部門的例子將用于說明這些發(fā)展。

4.數(shù)字創(chuàng)新與戰(zhàn)略

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

5.機器學習

本模塊旨在培養(yǎng)使用統(tǒng)計學習從異構數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)處理中產(chǎn)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(yǎng)有效使用支撐數(shù)據(jù)科學的大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和處理基礎設施所需的知識和技能。您將培養(yǎng)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(shù)據(jù)分析

本模塊旨在培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學所依賴的定量數(shù)據(jù)分析方法的知識和技能。內容涵蓋對數(shù)據(jù)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(yōu)缺點，以及了解如何以及何時使用或組合方法。

8.現(xiàn)代數(shù)據(jù)

本模塊旨在介紹數(shù)據(jù)管理和探索。本模塊將概述現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析的當前行業(yè)標準流程，您將學習如何設計和規(guī)劃預測分析項目。本模塊將討論數(shù)據(jù)管理和檢索的基本概念。本模塊將介紹數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準備和清理的成熟策略和方法。

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