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。根据麦肯锡全球研究所预计，未来十年，数据科学专业毕业生的需求年增长率高达12%。本片小编介绍波士顿大学应用数据分析硕士项目。

波士顿大学城市学院(MET)的应用数据分析理学硕士是一个理论和实践结合的项目，让学生有机会接触各种数据库系统、数据挖掘工具、数据可视化工具和软件包、Python包、R包和云服务等相关的知识。将知识与对数据挖掘和机器学习方法的理解相结合，将增强学生批判性分析现实世界问题的能力，并了解分析应用的可能性和局限性。

毕业生将能够展示通过建模和机器学习创建强大预测的能力，并推动关键业务决策流程。学生将具备在越来越多的角色中脱颖而出所需的技能，如数据科学家、经济学家、数据分析师、商业智能分析师、系统分析师、首席分析官、分析经理、营销分析师、业务分析师或财务分析师等。

项目目标

毕业生需要具备的技能包括：

1. ?应用概率和统计学的基础知识及其在日常数据分析中的相关性。

2. ?理解涉及大量计算需求和数据存储的计算概念和应用要求。

3. ?使用真实数据集应用各种数据可视化技术并分析图形和图表的能力。

4. ?了解网络分析和指标，采购和处理非结构化文本/数据，以及调查隐藏模式的能力。

5. ?使用数据挖掘技术和工具对大量数据进行知识发现的技能。

6. ?实现机器学习算法并识别其在现实应用中的相关性的能力。

7. ?全面了解数据分析技术、技能和批判性思维，并了解其应用的可能性和局限性。

项目课程非常适合处于职业生涯中期的IT专业人士或学生，它提供了扎实的数据分析知识，并在学术严谨的框架内检查了最新行业工具和方法的演示和应用。课程强调数据分析和应用领域，包括数据库、应用机器学习和大型数据集处理方法，为组织、清理、分析和表示/可视化大量数据提供了全面的概念和技术。

分析和数据可视化基础

本课程的目标是为学生提供数据分析领域所需的数学和实践背景。概率和统计概念以及统计计算和图形的R工具将被回顾。研究不同类型的数据以及数据汇总技术和绘图。探索使用离散、连续和多元分布的数据总体。在课程中学生需要学会分析测量和计算过程中的误差分析。课程还回顾了置信区间和假设检验主题。

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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