随着数据分析需求影响到每个主要行业——包括医疗保健、技术、金融、通信、娱乐、能源、交通、政府和制造等——专业数据科学、数据工程、自动化、人工智能和机器学习领域对人才的需求出现了显著增长。本片小编继续为大家介绍波士顿大学应用数据分析硕士项目的相关课程。

机器学习的基础

本课程概述了最常用于处理、分析和可视化数据的统计工具。主题包括简单线性回归，多元回归，逻辑回归，方差分析和生存分析。学生将使用R语言探究这些主题，重点是理解如何使用和解释该软件的输出以及如何可视化结果。在每个主题领域，课程讨论了基本方法，包括基本假设和它如何工作的机制，以及对结果的适当解释。

算法分析

课程讨论设计和分析有效算法的基本方法，强调实践中使用的方法。主题包括排序，搜索，动态规划，贪婪算法，高级数据结构，图形算法(最短路径，生成树，树遍历)，矩阵运算，字符串匹配，NP完全性。

Python数据科学

学生将学习用于数据分析的主要Python工具和技术。课堂上有每周的作业和小项目。这些作业将有助于建立必要的统计、可视化和其他数据科学技能，以便在各种应用中有效地使用数据科学，包括金融、文本处理、时间序列分析和推荐系统。此外，学生将为期末专题选择一个主题，并在课程的最后一天展示。

网络挖掘和图形分析

课程涵盖了Web挖掘、机器学习基础、文本挖掘、聚类和图形分析等领域。这包括学习机器学习算法的基础知识，如何评估算法性能，特征工程，内容提取，情感分析，距离度量，聚类算法的基础知识，如何评估聚类性能，以及图形分析算法的基础知识。实验室课程。

数据挖掘

本课程旨在学习数据挖掘的基本概念和技术。主题包括数据准备、分类、性能评估、关联规则挖掘、回归和聚类。学生将在课堂上讨论基本的数据挖掘算法。

设计和实现数据库

本课程学习数据库和大数据领域的最新技术。它描述了现代数据库基础设施的逻辑、物理和语义基础。学生将使用OLAP创建一个立方体，并在Hadoop/Spark vs Vertica数据库上实施决策支持基准。成功完成后，学生将熟悉数据仓库设计和架构的权衡。

下面我就简单介绍一些和数据科学相关的硕士项目的美国大学的信息，

加州大学圣地亚哥分校

MS in Machine Learning and Data Science

约翰霍普金斯大学

MS in Data Science

乔治城大学

MS in Data Science and Analytics

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