课程名称

高级数据科学与机器学习

学习对象

本课程适合计算机科学、统计学、数学、工程等相关专业背景的硕士研究生，以及对数据分析和人工智能有浓厚兴趣并具备一定编程基础的研究生。

课程安排

课程为期16周，每周3学时理论课+2学时实践课，共计80学时。课程分为基础理论、核心算法、实战应用和前沿研究四个模块，循序渐进地引导学生掌握数据科学与机器学习的核心知识和实践技能。

课程特色

课程采用理论与实践相结合的教学模式，强调实际项目经验的积累。引入业界真实案例和数据集，让学生在解决实际问题中掌握知识。同时，邀请行业专家进行专题讲座，分享最新研究成果和行业应用趋势。

课程内容

课程内容包括数据预处理与探索性分析、监督学习算法（回归、分类）、非监督学习算法（聚类、降维）、深度学习基础、模型评估与优化、大数据处理技术以及数据可视化等。此外，课程还将介绍自然语言处理、计算机视觉等前沿应用领域。

班制安排

采用小班教学模式，每班不超过30人，确保教师能够关注每位学生的学习情况。课程分为理论讲授、案例分析、编程实践和小组讨论等多种教学形式，促进学生之间的互动和合作。

教学优势

授课教师团队由具有丰富教学经验和科研背景的教授组成，同时邀请业界专家参与教学。课程配备完善的实验环境和学习资源，包括高性能计算服务器、GPU集群以及丰富的开源数据集和工具库，为学生提供一流的学习条件。

课程亮点

课程最大的亮点是项目驱动的学习方式，学生将完成3-4个实际项目，从数据收集、清洗、分析到模型构建和部署的全流程实践。此外，课程还与多家科技企业合作，提供实习和就业机会，优秀学生有机会获得推荐信和行业导师指导。

问答

Q: 硕士研究生学习数据科学与机器学习需要具备哪些基础？

A: 学习本课程需要具备基本的编程能力（如Python）、数学基础（线性代数、概率论、微积分）以及基本的统计学知识。如果学生在某些方面有所欠缺，可以通过课程提供的预备材料进行自学，教师也会在课程初期进行必要的知识补充。

Q: 完成本课程后，学生能够获得哪些就业方向和职业发展机会？

A: 完成本课程后，学生可以从事数据分析师、机器学习工程师、数据科学家、人工智能研究员等职业。就业领域包括互联网公司、金融机构、医疗健康、智能制造、电子商务等多个行业。根据行业调研，数据科学相关岗位的薪资水平普遍高于传统IT岗位，且人才需求持续增长。