专业解析|哈佛大学数据科学项目详细介绍

　　一、哈佛大学数据科学项目先修课要求

　　学校表示建议具有自然科学、数学、计算机科学或工程学学士学位的学生申请。

　　对于哈佛大学数据科学专业硕士课程的申请人来说，没有正式的先修课要求。然而学校官网表示，成功的申请人确实需要有足够的计算机科学、数学和统计学背景，包括至少一种编程语言的流利程度以及微积分、线性代数和统计推理方面的知识。

　　二、哈佛大学数据科学项目学习要求

　　学生必须完成12门课程以完成课业，项目时长为3个学期，即一年半。学生也可以选择延长至4个学期，以选修额外的课程，或者完成研究项目。这要求学生在校学习至少三个学期(一年半学年)。有些学生会选择延长他们的学习到第四学期，以学习额外的课程或完成一个硕士论文研究项目。

　　三、哈佛大学数据科学项目课程设置

　　核心课程：

　　数据科学 1：数据科学导论

　　数据科学 2：数据科学的先进主题

　　高级科学计算：数据分析、推理和优化的随机方法

　　计算科学交流：系统开发

　　数据科学中的批判性思维

　　研究课程：

　　数据科学顶石研究项目课程应用计算独立研究

　　热门选修课：

　　Data Systems 数据系统、Visualization 数据可视化、Machine Learning 机器学习、Artificial Intelligence 人工智能、Advanced Machine Learning 高级机器学习、Topics in Machine Learning 机器学习主题讨论、Time Series & Prediction 时间序列与预测、Linear Models 线性模型、Generalized Linear Models 广义线性模型、Statistical Machine Learning 统计机器学习

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