培养目标
完成一个严格的、全面的课程
多学科的在线数据科学硕士课程借鉴了计算机科学、社会科学、统计、管理和法律。学生使用最新的工具和分析方法来处理大规模的数据，从复杂和非结构化的数据中获得洞察力，并解决现实世界的问题。
灵活的课程路径
这个有27个单元的在线课程是为在职专业人士的日程安排而设计的，可以通过三种途径之一完成：加速、标准或减速。
加速路径使学生有机会每学期学习三门课程，在短短12个月内完成该课程。
标准路径是为工作的专业人士设计的，可以在20个月内完成，每学期学习两门课程。
减速路径允许学生在第一学期后降至每学期一门课程，在不超过32个月内完成该课程。
申请截止日期
加州大学伯克利分校信息学院的在线硕士课程全年提供三个开学日期（一月、五月和九月）。收到申请后会进行审查，所以我们鼓励你尽快提交你的完整申请。录取决定是以滚动方式作出的。
2022年9月入学截止日期
提前申请截止日期
2022年3月30日
优先申请截止日期
2022年4月27日
最终申请截止日期
2022年5月18日
开始上课
2022年8月22日
2023年1月截止日期
提前申请截止日期
2022年8月17日
优先申请截止日期
2022年9月14日
最终申请截止日期
2022年10月5日
开始上课
2023年1月9日
录取要求
核心课程着重于以下关键技能。
研究设计
数据清理
数据工程
数据挖掘和探索
数据可视化
信息伦理与隐私
统计分析
机器学习
课程列表
| 中文 | 英文名 | 类型 |
|---|---|---|
| 数据科学编程简介 | Introduction to Data Science Programming | |
| 数据和分析的研究设计和应用 | Research Design and Application for Data and Analysis | |
| 数据科学的统计学 | Statistics for Data Science | |
| 数据工程的基础知识 | Fundamentals of Data Engineering | |
| 应用机器学习 | Applied Machine Learning |
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