课程名称

数据科学与大数据技术

学习对象

本课程面向对数据科学和大数据技术有浓厚兴趣的硕士研究生，特别是计算机科学、统计学、数学、信息技术等相关专业的学生。同时也欢迎具有相关工作经验并希望提升数据分析能力的专业人士。

课程安排

课程为期一学期，共16周，每周3学时，总计48学时。课程包括理论授课、案例分析、实践操作和项目实战四个环节，每周安排一次线上答疑和一次小组讨论。

课程特色

本课程采用理论与实践相结合的教学模式，强调实际应用能力培养。紧跟行业前沿，引入真实企业案例，帮助学生掌握数据科学核心技能，培养解决实际问题的能力。

课程内容

课程涵盖数据科学基础、数据采集与预处理、数据可视化、机器学习算法、深度学习框架、大数据处理技术、行业应用案例分析等核心模块。通过系统学习，学生将掌握Python/R编程、Hadoop/Spark生态系统、数据挖掘与预测建模等实用技能。

班制安排

采用小班教学模式，每班人数控制在30人以内，确保每位学生都能获得充分的关注和指导。班级分为理论班和实践班，学生可根据自身需求选择适合的班级类型。

教学优势

师资团队由具有丰富教学经验和行业实践背景的教授、副教授及企业专家组成，确保教学内容既有学术深度又有实践价值。课程配备完善的在线学习平台和实验环境，学生可随时访问学习资源和进行实践操作。

课程亮点

项目驱动式学习，学生将完成一个真实的数据科学项目作为期末考核 与知名企业合作提供实习机会表现优秀的学生 定期邀请行业专家进行专题讲座，分享最新行业动态和前沿技术 完善的就业指导服务，帮助学生规划职业发展方向

问答

数据科学与大数据技术硕士就业前景如何？

数据科学与大数据技术是当前就业市场的热门领域，毕业生可在大数据公司、互联网企业、金融机构、医疗机构、政府部门等多个行业就业。常见职位包括数据分析师、数据科学家、大数据工程师、机器学习工程师等。根据行业调研，数据科学相关岗位的薪资水平普遍高于IT行业平均水平，且人才需求持续增长，就业前景广阔。

数据科学硕士课程需要哪些编程基础？

数据科学硕士课程通常需要具备一定的编程基础，特别是Python或R语言的基本知识。建议入学前掌握以下技能：Python/R编程基础；数据结构与算法基础；基本的统计学知识；数据库操作基础。对于基础较弱的学生，学校通常会提供预备课程帮助学生补足相关知识，确保能够顺利跟上课程进度。