哥伦比亚大学DS项目课程设置介绍

　　一、哥伦比亚大学DS项目必修课程

　　哥大项目的核心课程主要是CS和统计两个部分，其中CS部分主要学习的是算法以及并行计算系统方面的知识，统计方面的教学则以机器学习和统计推断两部分为主。项目要求的必修课一共有6门，下面托普仕老师给大家主要介绍其中的几门课。

　　首先是algorithms for data science这门课，算法课的内容主要就是算法和数据结果，教学内容还是很丰富的，课上写代码使用的都是python。这门课的上课进度在项目众多课程中算是很慢的，这也是因为项目中同学本身的专业背景不同，这样也是照顾那些算法基础比较差的同学，让他们也可以跟上进度，所以在我看来这门课对于那些编程、算法基础薄弱的同学来说是绝佳的入门机会，也很适合他们去选择。

　　下一门课是统计推断和建模，这节课的内容相较之下就要高阶很多了，课程主要也是分为两个部分，一般重点是数理统计、假设检验等内容，剩余的部分主要讲的是机器学习的入门知识。这门课的作业有理论题，同时也会要求同学们用r去写基本机器学习的算法。而且这门课需要同学们拥有一定的概率论及线性代数基础，同学们在国内上过数学系的相关专业课或是工科专业的数学基本就满足学习的需要了。

　　另外还有machine learning for data science的课程，所以说必修课程的学习足以帮助同学们在机器学习方面打下很好的基础，至于概率论这门课国内大部分的同学在本科就学过相关的知识，所以很多同学都会选择waive掉这门课。

　　二、哥伦比亚大学DS项目选修课程

　　说完了必修课接下来是选修课，哥大的DS项目在选修课方面还是很自由的，同学们可以自由选择全校所有的课程。

　　不过需要注意的是哥大很多热门的课程申请的人数是很多的，一些课程的waitlist长度让人叹为观止，所以大家在选课之前一定要做好规划，同时和advisor沟通好。

　　总之哥大的DS项目课程整体来说核心课程的学习量比较适中，不是很难，所以很适合那些没有什么CS基础但是数理背景很好的同学来选择。另外同学们可以结合自己的需要去选择硬核的课程或是一些水课，因此无论同学们有怎样的需要项目都是可以满足的。

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