数据科学课程和要求

数据科学辅修课程将为学生提供必要的背景知识，使他们能够接触到一个充斥着各个学科数据的世界. 五个核心领域的课程让学生了解计算的重要性, 统计, 数学, 以及在使用数据得出结论并获得洞察力时的伦理交叉.  顶点项目要求将使学习目标真实，因为每个学生都将努力掌握可以在他们自己的数据驱动项目中获得的知识.

每个修过数据科学辅修课程的学生都将具备以下核心能力：

• 认识到在数据科学领域工作的专业人员的社会和道德责任.
• 了解如何设计和实现计算数据问题的解决方案.
• 有能力在团队中协同工作以生成计算产品.
• 有效的口头和书面沟通.

以下是按能力分类的具体学习成果.

次要目标和目的

理解统计/计算/数学

• 学生将熟练使用统计软件对一个或多个学科领域的数据进行统计分析.
• 学生将了解与数据科学相关的计算概念，如计算效率和数据结构.
• 学生将熟练掌握概率论和统计学理论，并将这些概念应用于数据.

计算方法的应用

• 学生将熟练运用算法, 数学, 用至少一种适合数据科学的高级编程语言对各种计算问题进行科学推理.

做决定

• 学生将发展对不同伦理哲学的理解，这些哲学可以应用于数据驱动的决策.
• 学生将学习如何在道德框架内发展和制定有关数据分析的决策，以评估科学主张.

沟通

• 学生将能够使用文字编程清晰而有说服力地传达数据驱动分析的结果.
• 学生将熟悉数据科学的常用工具，以便他们能够与各个领域的决策者和利益相关者密切合作和有效沟通.

让节目达到高潮, 学生将完成一个数据科学顶点，将课程中涵盖的概念付诸实践. 顶点突出了技术如何, 分析, 伦理方面结合起来解决现实世界的问题. 学生就他们的专题作口头报告. 在参加顶点课程之前, 学生必须完成五个核心领域的课程，并且在统计学之外有一个项目, 数学, 计算机科学.