在大數據時代之下，各行各業(yè)都產生了大量的數據，據統(tǒng)計，2023年我國大數據市場規(guī)模超過了8000億元，我國有望成為世界第一數據資源大國，但國內數據人才培養(yǎng)十分匱乏，而美國很多大學都相繼開設了數據科學專業(yè)，這不美國密歇根大學安娜堡分校就開設了數據科學碩士專業(yè)，下面，就隨小編來看看吧，希望對大家有所幫助：

　　MS in Data Science

　　學習該課程學生將能夠:識別相關數據集，對數據集應用適當的統(tǒng)計和計算工具，以回答個人、組織或政府機構提出的問題，設計和評估適合于數據的分析程序，并在多計算機環(huán)境中有效地實現這些大型異構數據集。

　　課程設置：

　　核心課程

　　MATH 403: Introduction to Discrete Mathematics

　　EECS 402: Programming for Scientists and Engineers

　　EECS 403: Data Structures for Scientists and Engineers

　　下列選一項

　　BIOSTATS 601: Probability and Distribution

　　STATS 425: Introduction to Probability

　　STATS 510: Probability and Distribution

　　下列選一項

　　BIOSTATS 602: Biostatistical Inference

　　STATS 426: Introduction to Theoretical Statistics

　　STATS 511: Statistical Inference

　　所有學生必須修習以下核心課程:

　　EECS 409: Data Science Colloquium

　　數據管理和操作

　　下列選一項

　　EECS 484: Database Management Systems

　　EECS 584: Advanced Database Systems

　　下列選一項

　　EECS 485: Web Systems

　　EECS 486: Information Retrieval and Web Search

　　EECS 549/SI 650: Information Retrieval

　　SI 618: Data Manipulation Analysis

　　STATS 507: Data Science Analytics using Python

　　數據科學技術

　　下列選一項

　　BIOSTAT 650: Applied Statistics I: Linear Regression

　　STATS 500: Statistical Learning I: Linear Regression

　　STATS 513: Regression and Data Analysis

　　下列選一項

　　STATS 415: Data Mining and Statistical Learning

　　STATS 503: Statistical Learning II: Multivariate Analysis

　　EECS 505: Computational Data Science and ML

　　EECS 545: Machine Learning

　　EECS 476: Data Mining

　　EECS 576: Advanced Data Mining

　　SI 670: Applied Machine Learning

　　SI 671: Data Mining: Methods and Applications

　　BIOSTAT 626: Machine Learning for Health Sciences

　　Capstone

　　STATS 504: Principles and Practices in Effective Statistical Consulting

　　STATS 750: Directed Reading

　　EECS 599: Directed Study

　　SI 599-00X: Computational Social Science

　　SI 691: Independent Study

　　SI 699-004: Big Data Analytics

　　BIOSTAT 610: Reading in Biostatistics

　　BIOSTAT 629: Case Studies for Health Big Data

　　BIOSTAT 698: Modern Statistical Methods in Epidemiologic Studies

　　BIOSTAT 699: Analysis of Biostatistical Investigations

　　選修課

　　數據科學原理

　　BIOSTAT 601 (Probability and Distribution Theory)

　　BIOSTAT 602 (Biostatistical Inference)

　　BIOSTAT 617 (Sample Design)

　　BIOSTAT 626 (Machine Learning for Health Sciences)

　　BIOSTAT 680 (Stochastic Processes)

　　BIOSTAT 682 (Bayesian Analysis)

　　EECS 501 (Probability and Random Processes)

　　EECS 502 (Stochastic Processes)

　　EECS 551 (Matrix Methods for Signal Processing, Data Analysis and Machine Learning)

　　EECS 553 (Theory and Practice of Data Compression)

　　EECS 559 (Optimization Methods for SIPML)

　　EECS 564 (Estimation, Filtering, and Detection)

　　SI 670 (Applied Machine Learning)

　　STATS 451 (Introduction to Bayesian Data Analysis)

　　STATS 470 (Introduction to Design of Experiments)

　　STATS 510 (Probability and Distribution Theory)

　　STATS 511 (Statistical Inference)

　　STATS 551 (Bayesian Modeling and Computation)

　　數據分析

　　BIOSTAT 645 (Time series)

　　BIOSTAT 651 (Generalized Linear Models)

　　BIOSTAT 653 (Longitudinal Analysis)

　　BIOSTAT 665 (Population Genetics)

　　BIOSTAT 666 (Statistical Models and Numerical Methods in Human Genetics)

　　BIOSTAT 675 (Survival Analysis)

　　BIOSTAT 685 (Non-parametric statistics)

　　BIOSTAT 695 (Categorical Data)

　　BIOSTAT 696 (Spatial statistics)

　　EECS 556 (Image Processing)

　　EECS 559 (Advanced Signal Processing)

　　EECS 659 (Adaptive Signal Processing)

　　STATS 414 (Topics in Applied Data Analysis

　　STATS 501 (Statistical Analysis of Correlated Data)

　　STATS 503 (Statistical Learning II: Multivariate Analysis)

　　STATS 509 (Statistics for Financial Data)

　　STATS 531 (Analysis of Time Series)

　　STATS 600 (Linear Models)

　　STATS 601 (Analysis of Multivariate and Categorical Data)

　　STATS 605 (Advanced Topics in Modeling and Data Analysis)

　　STATS 700 (Topics in Applied Statistics)

　　計算

　　BIOSTAT 615 (Statistical Computing)

　　BIOSTATS 625 (Computing with Big Data)

　　EECS 481 (Software Engineering)

　　EECS 485 (Web Systems)

　　EECS 486 (Information Retrieval and Web Search)

　　EECS 490 (Programming Langiages)

　　EECS 493 (User Interface Development)

　　EECS 504 (Computer Vision)

　　EECS 542 (Advanced Topics in Computer Vision)

　　EECS 549/SI 650 (Information Retrieval)

　　EECS 548/SI 649 (Information Visualization)

　　EECS 586 (Design and Analysis of Algorithms)

　　EECS 587 (Parallel Computing)

　　EECS 592 (Artificial Intelligence)

　　EECS 595/SI 561 (Natural Language Processing)

　　SI 608 (Networks)

　　SI 618 (Data Manipulation and Analysis

　　SI 630 (Natural Language Processing (Algorithms and People)

　　SI 671 (Data Mining: Methods and Applications)

　　STATS 406 (Computational Methods in Statistics and Data Science)

　　STATS 507 (Data Science Analytics using Python)

　　STATS 506 (Computational Methods and Tools in Statistics)

　　STATS 606 (Statistical Computing)

　　STATS 608 (Monte Carlo Methods and Optimization Methods in Statistics)

　　申請條件：

　　申請者來自不同的本科專業(yè)，包括統(tǒng)計、數學、計算機科學、物理、工程、信息和數據科學。雖然不需要數據科學本科專業(yè)，但預計申請者在加入前至少需要具備以下背景:

　　2個學期的大學微積分

　　1學期的線性代數或矩陣代數

　　計算機課程簡介

　　語言要求：

　　托?？偡诌_到100分以上，閱讀聽力達到23分以上，口語寫作達到21分以上;

　　雅思總分達到7分，單項達到6.5以上

　　綜上所述，以上講的就是關于美國密歇根大學安娜堡分校數據科學碩士專業(yè)的相關問題介紹，希望能給各位赴美留學的學子們指點迷津。近年來，赴美留學一直是廣大學生最熱門的話題，同時，很多學生對于簽證的辦理、院校的選擇、就業(yè)的前景、學習的費用等諸多問題困擾不斷，別擔心，IDP留學專家可以為你排憂解難，同時，更多關于赴美留學的相關資訊在等著你，絕對讓你“瀏覽”忘返。在此，衷心祝愿各位學子們能夠順利奔赴自己心目中理想的學校并且學業(yè)有成!