当越来越多的学生在本科阶段获取了数据分析的知识后，基础扎实的学生开始向更深入的领域迈进，这个时候就需要比普通数据分析硕士项目更加深入的课程项目来支持这种需求。东北大学数据分析工程学硕士项目就是一个这样的存在。本篇小编继续为大家简单介绍这个项目的相关课程。 

分析数据管理

课程涵盖数据库管理的理论和应用，以支持数据分析、数据挖掘、机器学习和人工智能。讨论数据库设计和建模、数据库系统、数据存储的基本概念和新兴技术，以及数据仓库和数据治理的发展。介绍平衡的理论与实践重点，涵盖关系数据库、NoSQL数据库、数据集成、数据质量、数据治理、大数据和用于分析的数据处理。

数据管理和数据库设计

课程从工程和商业应用的数据角度研究信息系统的设计：数据建模，包括实体关系(E-R)和对象方法；以用户为中心的信息需求和数据共享；数据库管理系统(DBMS)的基本概念及其应用；备选数据模型，重点是关系设计；SQL数据规范化；个人计算机、基于服务器、企业范围和互联网数据库的数据驱动应用程序设计和分布式数据应用。

工程中的数据挖掘

课程涵盖工程中数据挖掘的理论和应用。课程将回顾数据挖掘的基础和关键概念，讨论重要的数据挖掘技术，并提出实现这些技术的算法。具体涵盖了数据预处理、关联规则提取、分类、预测、聚类和复杂数据探索的数据挖掘技术。讨论几个领域中的数据挖掘应用程序，包括制造业、医疗保健、医药、商业和其他服务部门。

算法

课程介绍用于设计和分析计算机算法的数学技术。专注于分析算法的正确性、时间和空间复杂性的算法设计范例和技术。主题可能包括渐近符号、递归、循环不变量、Hoare三元组、排序和搜索、高级数据结构、下界、散列、贪婪算法、动态规划、图形算法和NP-完全性。

时间序列和地理空间数据科学

课程提供跨学科课程，涵盖时间序列和空间统计的基础知识，以及在工程、科学和商业中的应用。介绍时间序列、空间和时空数据的分析和预测方法。讨论经典的时域或频域方法，以及源自计算机科学、物理学、统计学或工程学的最新技术。

面向对象的设计

课程介绍面向对象编程和设计的比较方法。讨论对象、类、元类、消息、方法、继承和泛型的概念。回顾面向对象语言中的多态形式。对比使用继承和组合作为软件重用的双重技术——转发与委托，子类化与子类型化。让学生有机会更深入地理解面向对象编程和设计的原则，包括软件组件、面向对象设计模式和图形设计符号的使用，如UML(统一建模语言)。通过应用程序框架中的案例研究和用Java编写程序来说明面向对象设计中的基本概念。

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，

密歇根大学安娜堡分校

Data Science Master’s Program

南加州大学

MS in Applied Data Science

雪城大学

MS in Applied Data Science

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