时间:2021-06-02 16:26:18浏览:2231
密歇根大学统计系提供应用统计学硕士学位或数据科学硕士学位的研究生课程。数据科学的硕士课程侧重于统计和计算技能。
密歇根安娜堡大学数据科学专业课程:先修课程
我们多元化的研究生群体来自许多不同的国家和许多本科专业,包括统计、数学、计算机科学、物理、工程、信息和数据科学。虽然数据科学本科专业不是必需的,但申请人在加入之前至少要具备以下背景:
•2个学期的大学微积分
•1学期的线性或矩阵代数
•计算机入门课程
密歇根安娜堡大学数据科学专业课程:必修课程
学生必须修习下列核心课程:
MATH 465:组合学导论
EECS402为科学家和工程师编写程序
EECS 403:科学家和工程师的数据结构
下列其中一项
•BIOSTATS 601:概率与分布
•STATS 425:概率论导论
•STATS 510:概率和分布
下列其中一项
•BIOSTATS 602:生物统计推断
•STATS 426:理论统计入门
•STATS 511:统计推断
所有学生必须修习下列核心课程:
EECS 409:数据科学讨论会
数据管理和操作方面的专业知识
下列其中一项
•EECS 484:数据库管理系统
•EECS 584:高级数据库系统
下列其中一项
•EECS 485: Web系统
•EECS 486:信息检索和Web搜索
•EECS 549/SI 650:信息检索
•SI 618:数据操作分析
•STATS 507:使用Python进行数据科学分析
数据科学技术专业知识
以下其中一项:
•BIOSTAT 650:应用统计学I:线性回归
•STATS 413:应用回归分析
•STATS 500:统计学习I:线性回归
•STATS 513:回归和数据分析
以下其中一项:
•STATS 415:数据挖掘和统计学习
•STATS 503:统计学习II:多元分析
•EECS 545:机器学习
•SI 670:应用机器学习
•SI 671:数据挖掘:方法和应用
•BIOSTAT 626:健康科学的机器学习
顶石项目
•STATS 504:有效统计咨询的原则和实践
•STATS 750:定向阅读
•EECS 599:指导研究
•SI 599-00X:计算社会科学
•SI 691:独立学习
•SI 699-004:大数据分析
•BIOSTAT 610:阅读生物统计学
•BIOSTAT 629:健康大数据案例研究
•BIOSTAT 698:流行病学研究中的现代统计方法
•BIOSTAT 699:生物统计调查分析
密歇根安娜堡大学数据科学专业课程:选修课
从每个类别中选择一个。学生不得在多个类别中重复计算一门课程。选修课组必须包括至少两门高级研究生课程。
1.数据科学原理
BIOSTAT 601 (概率分布理论)| BIOSTAT 602 (生物统计学推理)| BIOSTAT 617 (样本设计)| BIOSTAT 626 (健康科学机器学习)| BIOSTAT 680 (随机过程)| BIOSTAT 682 (贝叶斯分析)| EECS 501(概率和随机过程) | EECS 502(随机过程) | EECS 505(计算数据科学和机器学习) | EECS 551(矩阵信号处理方法,数据分析和机器学习) | EECS 553(数据压缩的理论与实践) | EECS 564(估计、过滤和检测)| SI 670(应用机器学习)| STATS 451 (介绍贝叶斯数据分析)| STATS 470 (实验设计概论)| STATS 510 (概率分布理论)| STATS 511 (统计推断)| STATS 551 (贝叶斯建模和计算)| STATS 570 (试验设计)
2.数据分析
BIOSTAT 645 (时间序列)| BIOSTAT 651 (广义线性模型)| BIOSTAT 653 (纵向分析)| BIOSTAT 665 (种群遗传学)| BIOSTAT 666 (统计模型和数值方法在人类遗传学)| BIOSTAT 675 (生存分析)| BIOSTAT 685 (非参数统计)| BIOSTAT 695 (分类数据)| BIOSTAT 696 (空间数据) | EECS 556(图像处理) | EECS 559(先进信号处理) | EECS 659(自适应信号处理)| STATS 414 (在应用主题数据分析)| STATS 449 (应用生存分析)| STATS 501 (统计分析相关数据)| STATS 503 (统计学习2:多变量分析)| STATS 509 (财务数据统计)| STATS 531 (时间序列分析)| STATS 600 (线性模型)| STATS 601 (多变量分析和分类数据)| STATS 605 (高级主题建模和数据分析)| STATS 700 (应用统计学的课题)
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