南加州大学传播数据科学硕士

　　一、基本情况

　　该项目由南加州大学安嫩伯格传播学院和维特比工程学院联合开设，将媒体、营销以及人与社会传播方面的高级课程与计算机编程基础课程以及数据科学、机器学习、数据可视化、人机交互、数据管理及人工智能伦理的高级课程相结合。

　　在这个STEM指定的学位项目中，你将获得的数据原生思维将使你能够领导不同学科的多元化团队，为广泛的利益相关者提供解决方案。

　　二、培养目标

　　南加州大学维特比工程学院和安嫩伯格传播学院联合开设的传播数据科学理学硕士是一个跨学科的学位项目。该课程旨在使任何背景的学生都能获得学习机会，包括具有传播学背景但无计算机科学知识的学生以及具有计算机科学背景但无传播学知识的学生。对于具有计算机科学或工程学背景的学生，该项目包括传播理论与实践的入门课程，以及媒体、市场营销以及传播的人性和社会方面的进阶课程。

　　对于具有社会科学或传播学背景的学生，该项目提供介绍编程和数据系统的课程，以及机器学习、分布式系统和人机交互的进阶课程。高级课程涵盖了通信和数据科学的最新方法和新兴方法。

　　在成功完成传播数据科学硕士项目后，学生将能够：

　　为组织的数据科学需求收集需求。

　　设计先进的数据系统来收集、汇总和分析数据和信息。

　　利用数据和理论来指导沟通策略。

　　有效地向广泛多样的利益相关者传达复杂的数据和结果。

　　结合叙述和可视化技能，讲述引人入胜的数据驱动故事，以支持不同的观点。

　　在数据丰富的通信环境中成功领导一个多元化的跨学科项目团队。

　　学习数据科学的根本概念，以便跟上快速变化的世界中最新技术的发展。

　　三、课程设置

　　基础课程(20个单位，5门课程)

　　COMM 502 跨学科设计项目的理论方法(4个单位)

　　COMM 557 数据科学与传播与社会网络(4个单位)

　　DSCI 510 数据科学编程原理(4个单位)

　　DSCI 549 计算思维与数据科学导论(4个单位)

　　DSCI 550 大规模数据科学(4个单位)

　　数据科学核心课程(4个单位，1门课程)

　　DSCI 517 用户研究方法与分析(4个单位)

　　DSCI 529 安全与隐私(4个单位)

　　DSCI 531 人工智能中的公平性(4个单位)

　　DSCI 552 数据科学的机器学习(4个单位)

　　DSCI 553 数据挖掘的基础与应用(4个单位)

　　DSCI 554 数据可视化(4个单位)

　　DSCI 555 人机交互设计和可用性测试(4个单位)

　　DSCI 556 用户体验设计与策略(4个单位)

　　DSCI 558 构建知识图谱(4个单位)

　　DSCI 560 数据科学专业实习(4个单位)

　　DSCI 564 数据科学的概率与统计学(4个单位)

　　DSCI 565 数据科学的深度学习导论(4个单位)

　　DSCI 599 特别专题(1、2、3、4、5、6、7或8个单位，需经顾问批准)

　　传播核心(8个单位，2门课程)

　　CMGT 507 信息管理：分析与可视化(4个单位)

　　CMGT 510 沟通与说服(4个单位)

　　CMGT 513 新媒体和技术传播伦理(4个单位)

　　CMGT 515 创新与信息经济(4个单位)

　　CMGT 529 创作者文化和产业(4个单位)

　　CMGT 530 传播技术的社会动态(4个单位)

　　CMGT 537 视频游戏产业、科学与文化(4个单位)

　　CMGT 541 综合传播策略(4个单位)

　　CMGT 542 创作者公司的商业策略(4个单位)

　　CMGT 550 好莱坞3.0 - 融合时代的娱乐产业(4个单位)

　　CMGT 551 传播娱乐媒体身份(4个单位)

　　CMGT 555 在线营销传播的发展与分析(4个单位)

　　CMGT 556 全球营销传播(4个单位)

　　CMGT 558 国际娱乐市场(4个单位)

　　CMGT 564 传播大数据方法论基础(4个单位)

　　CMGT 568 有影响力者策略(4个单位)

　　CMGT 587 受众分析(4个单位)

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