美國加州大學伯克利分校數據科學專業怎么樣

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　　數據科學專業包括技術基礎、人類環境和倫理的研究，以及二十多個重點領域或應用領域。數據科學輔修課程設計靈活，為各種專業的學生提供服務。

　　數據科學專業和輔修課程是為了應對日益增長的學生、教師、企業和社會需求，數據幾乎在生活的所有方面都呈指數增長。這種轉變產生了大量尚未滿足的畢業生需求，這些畢業生不僅在技術上精通數據分析，還知道如何負責地收集和管理數據，并利用數據做出決策和發現，批判性思考，并有效溝通。

　　數據科學學士,設計與整個大學的教師合作,投資學生深度技術知識,專業知識如何應用這些知識在他們選擇的字段,并了解社會和人類環境和倫理的影響如何收集數據,分析和使用。這種結合使畢業生能夠幫助為一系列緊迫的挑戰提供信息和制定解決方案，從讓行業適應新的數據世界，到擴大教育學習，到幫助社區從災難中恢復。

　　二、培養目標

　　數據科學將計算推理和推理結合在一起，以關于現實世界某些方面的數據為基礎得出結論。數據科學家來自各行各業、研究領域和背景。他們共同欣賞數學和科學思維的實際應用，以及計算的能力，以理解和解決問題的商業、研究和社會影響。

　　數據科學學位課程使學生能夠從背景下的數據中得出合理的結論，使用統計推理、計算過程、數據管理策略、領域知識和理論。學生學習在科學和實踐的背景下，通過調查過程的完整周期來進行數據分析。他們還將深刻理解影響計算和數據技術工作的人類、社會和機構結構和實踐，理解數據、數據分析、機器學習、人工智能和計算如何滲透和塑造我們的個人和社會生活。

　　三、重點研究領域

　　應用數學與建模、商業和工業分析、認識、計算生物學方法、分子和基因組生物學中的計算方法、數據藝術與人文、生態與環境、經濟學、環境、資源管理和社會、進化與生物多樣性、地理空間信息與技術、人類生物學、人類和人口健康、人類行為與心理學、社會不平等、語言科學、分子生物學和基因組學、神經科學、組織與經濟、哲學基礎：證據與推理、哲學基礎：思想、道德和機器;物理科學分析、定量社會科學、機器人、科學、技術和社會;社會福利、健康和貧困;社會政策和法律、可持續發展與工程、城市科學。

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