数据科学硕士学习的内容主要有:计算机编程、计算机智能和机器学习、数据科学和统计推断、高级统计建模、时间序列预测、数据科学高级主题、集群和云计算、贸易和金融机器学习、多媒体技术、可视化和视觉分析、网络安全、商业数据科学、高级统计推断、Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程(高等数学、线性代数、概率论、数理统计)、大数据应用开发语言、Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算课程。
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