数据显示在空荡荡的地铁轨道图像上, 给人的印象是这个信息是关于火车的

整理混乱.

数据科学途径提供了统计学和计算机科学的理论和实践知识的融合, 目标是为学生在各种行业中提供令人兴奋的数据导向的职业机会.

请求的信息程序图

路径信息

学生将通过开展具有代表性的数据探索工作流程,建立统计分析和软件开发技能, 可视化, 建模, 以及模型评估和解释,以解决现实世界的问题.

学生将接触到当代编程语言和基于云的技术,增强数据科学和机器学习能力.

你将学习什么

所有IDS专业的学生都完成了一个XIDS课程序列,通过它他们学习跨学科的概念和方法, 最后是一个反映他们智力和职业兴趣的顶点项目:

  • XIDS 2000 -跨学科研究导论
  • XIDS 3000 -跨学科方法
  • XIDS 4000 -跨学科的顶点

箱1

有笔记本的人

数学

  • 初等线性代数
  • 微积分二世
  • 数学概率
  • 数理统计
  • 方差分析
  • 回归分析
  • 图论

框2

电脑屏幕上有程序代码

计算机科学

  • 计算机科学I & II
  • Python计算机科学入门
  • 智能系统
  • 系统编程
  • 数据结构与离散数学1
  • 机器学习基础

联系

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Dr. 尼曼这
跨学科研究中心主任
(678) 839-6329
nnoori@ahriya.net