约克大学的数据科学专业由计算机科学系与数学系共同创办，课程主要包含三个综合部分，分别培养学生的数学基础、计算思维和工程技能。在学习过程中，学生将在数据科学原理和实践方面打下坚实基础，学习内容包括了解相关的计算机科学组件（例如编码和机器学习）以及数学领域的课程，如概率、统计和微积分等。课程涵盖了现代数据科学的知识，包括从线性代数和算法的理论构建，到现实世界的应用实现，以及数据科学对社会产生的影响等几个方面。所有学生都需要学习计算机科学的核心模块，这些模块的设计与计算机协会(ACM)课程指南保持一致。

第一年的核心模块包括计算机科学编程基础、概率和统计学简介、基础和微积分、面向对象的数据结构和算法等。在计算机科学编程基础模块中，学生将了解不同的编程结构、基本数据结构、命令行工具、集成开发环境和程序单元测试。概率和统计学简介主要介绍概率论和统计学的基本概念，并通过大量的实例和应用进行说明，为更高级别的概率和数理统计模块提供安全而坚实的基础。基础和微积分模块主要向学生介绍高级数学所需的基本工具，包括基本集合论、复数、极限等。在面向对象的数据结构和算法中，学生将开始编写关键数据结构，例如堆栈、队列、树和图。他们将了解算法的复杂性，以及如何通过形式符号和证明技术来表征时间和空间。学生将学习如何使用Java等面向对象语言，并学习测试方面的基础知识，来测试他们的代码并进行展示。

第二年的课程将逐渐深入，核心模块包括操作系统、安全和网络，软件与系统工程，机器学习与优化等。操作系统、安全和网络主要研究在计算机系统上运行的系统软件，学生将学习如何让多个程序和用户共享系统资源，以及如何使用网络在程序之间进行通信。软件与系统工程模块让学生首次将自己的技能融入开发项目中。学生将从问题描述开始，以小组形式进行工作，设计、开发和测试一个复杂的系统。机器学习与优化将向学生介绍人工智能领域的相关知识，以及该实现方法和哲学问题，例如机器理解的意义。第三年的课程包括核心模块和选修模块两部分，核心模块包括数据科学治理以及基于云的数据分析，选修模块非常广泛，包括自主机器人系统工程、自动化软件工程、量子计算、广义线性模型等。

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约克大学计算机科学理学士学位项目

该项目将向学生介绍不同抽象级别的系统，包括数字硬件架构、编程、操作系统、智能系统、编译器和高级语言。学生将学习如何设计以用户为中心的系统，认识数据的力量以及构建基于数据学习的智能系统。所有学生都将学习计算机科学的核心模块，这些模块的设计与计算机协会 (ACM) 课程指南保持一致。核心模块提供了计算机科学毕业生都应具备的基础知识，并为第三年的学习奠定基础，核心模块包括理论、软件、数据、人机交互等多个方向。

申请要求：

A-level: AAA（包括数学）；

       高考所有课程的平均成绩至少达到75%；

       英语要求：

       雅思6.5（单科6.0）；

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