就讀瑞爾森大學數據科學專業要學習哪些課程?就業崗位推薦這些

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就讀瑞爾森大學數據科學專業要學習哪些課程

基礎課程：

DS 8001設計大規模數據的算法和編程

DS 8002機器學習

DS 8003管理大數據和大數據工具

DS 8004數據挖掘和規范分析

選修課程：

社交媒體分析(DS8006)

高級數據可視化(DS8007)

高級成像(BP8113)

高級軟件工程(CP8202)

高級數據庫系統(CP8203)

計算和機器智能(CP8206)

分布式系統(CP8304)

知識發現(CP8305)

遺傳編程(CP8311)

高級人工智能(CP8314)

地理空間數據分析(SA8901)

應用計量經濟學(EF8903)

國際金融實務課題(EF8913)

瑞爾森大學數據科學專業好嗎

瑞爾森大學數據科學和分析碩士專業這門獨一無二的為期一年的科學碩士學位課程使學生能夠發展跨學科技能，并深入理解數據科學和分析方面的技術和應用知識。畢業生是訓練有素，具有資格的數據科學家，他們可以繼續從事工業，政府或研究工作。

數據科學與分析碩士課程提供講座式和動手式實驗室學習環境，學生可以將他們的技能發展和應用于復雜的實際數據集以及數據科學和分析問題。

瑞爾森大學數據科學專業就業前景

1、 機器學習工程師 Machine Learning Engineer

代表了技術含量較高的方向，工作內容主要是開發機器學習系統和用這些系統解決實際問題，一般需要ship production code,做出來的是數據產品。

2、數據分析員 Data Analyst

工作內容俗稱analytics(產品分析或商業分析product analytics or businessanalytics)，從數據中提取insight，估計投資回報比, 為產品方向提建議,所用工具一般較基礎，比如寫SQLquery取數據用、用R/Python做簡單的分析、用Tableau、Excel作圖比較常見，能自己開發Dashboard,算是analyst里面技術強的。工作需要產生各種形式的報告，在統計層次上，懂基本t-test和線性回歸即可。

3、數據科學家 Data Scientist

很多人說，我想做數據科學家，我想做機器學習，而這類職位就是大家想象的那樣，此類職位工作內容一高級建模為主，會針對復雜的問題來設計技術方案，比如Uber叫車的ETA、各種定價系統、Airbnb和金融行業的FraudDetection、Amazon物流管理、FB/Linkedin的社交網絡或者ebay/Uber這樣供需雙方Marketplace市場規模的實驗。這些例子。聽上去不是寫SQL能解決的，也不是寫代碼能做出來的，都需要比較深的領域知識。

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