波士顿大学应用数据分析硕士（MSADA）介绍

　　一、基本信息

　　波士顿大学应用数据分析硕士(MSADA)项目为学生提供了有关数据分析基础的扎实知识，并强调在学术上严格的框架内介绍和讨论最新的行业工具和方法。该课程彻底地组织了用于组织，清理，分析和表示/可视化大量数据的概念和技术。

　　二、师生比例

　　波士顿大学应用数据分析硕士项目的学生和教师的比例是15：1，可以确保学生与教师的密切互动，加紧师生之间的亲密关系。

　　三、学习资源

　　波士顿大学应用数据分析硕士项目拥有丰富的资源，包括职业发展中心、教育资源中心、健身和娱乐中心、IT 帮助中心、穆加纪念图书馆、反种族主义研究中心、霍华德·瑟曼公共基础中心、乔治·谢尔曼联盟、Rafik B. Hariri 计算和计算科学与工程研究所，以及许多其他机构。

　　四、课程设置

　　波士顿大学应用数据分析硕士项目学生可以按照适合自己的节奏学习，可以是在校晚上学习，也可以是完全在线学习。课程开始于秋季、春季和夏季;网上课程每学期有两次开课。

　　该校应用数据分析硕士项目总共需32个学分：

　　1.核心课程6门24个学分

　　CS 544分析和数据可视化的基础4学分

　　CS 555机器学习的基础4学分

　　CS 566算法分析 4学分

　　CS 677使用python进行数据科学4学分

　　CS 688网络挖掘和图分析 4学分

　　CS699 数据挖掘 4学分

　　2.普通选课

　　CS 550 数据分析的计算数学 4学分

　　CS 689 设计和实现数据仓库 4学分

　　CS 767 高级机器学习和数据仓库 4学分

　　CS 777 大数据分析 4学分

　　CS 779 高级数据库管理 4学分

　　MA 582 数理统计 4学分

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　　五、学习目标

　　波士顿大学应用数据分析硕士项目学生将会获得：

　　1.了解应用概率和统计的基础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程序需求。

　　3.使用实际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，获取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处理大量数据的知识发现技能。

　　6.在现实应用中实现机器学习算法的能力及其相关性。

　　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。

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