数据科学
数据科学副学士学位为想要提高数据素养和数据敏锐度、提高市场竞争力和/或为数据科学领域的职业生涯做准备的学生提供了一个极好的机会。它也适合那些希望通过补充他们的工作经验或现有的大学或研究生学位与数据科学知识来推进他们的职业生涯的人。
学生将使用数学、统计学和数据科学技能来处理非结构化数据，解决多方面的问题，考虑伦理影响，并提出数据驱动的建议。通过使用各种最普遍的数据工具和技术的实践经验，学生将学习建立探索，分析，可视化和交流大型数据集所需的技能。此外，学生将探索在数据生命周期中使用数据的伦理含义。
项目的结果
评估不同的分析和数据管理技术，并证明为给定任务选择特定模型或技术的合理性。
对大型和不同的数据集执行分析，并构建这些分析所需的模型。
具备编程语言和数据分析环境的能力。
使用图形和统计方法，以简洁的方式为目标受众总结和传达复杂分析的发现。
理解、评估和应用数据生命周期中的道德原则和实践。
项目建议
定期与你的学术顾问会面，讨论你的学术计划，确保你顺利毕业和/或转学。课程建议指南概述了证书要求，旨在补充建议过程。
- 数据科学助理科学项目建议指南(PDF,
） - 寻找项目顾问
职业生涯
列出的一些职位可能需要学士学位或更高学历。使用职业和计划浏览器查看该职业领域的完整报告。请参阅下面的链接，以获得进一步的指导和/或与项目顾问联系，讨论职业目标。
数据科学正在改变科技行业以外的行业，如医疗、能源和交通等领域。随着数据带来的好处越来越多，越来越广泛，到2020年，对数据科学和分析人才的需求预计将增长15%(美国劳工部)。
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课程
以下是数据科学副学士学生建议的两年课程顺序
- 所有学生都应该阅读指导指南和咨询顾问。
- 了解相关的项目和课程研究领域部分。
- 大多数课程都有必须达到的评估水平或先决条件(必须首先学习的课程)。非全日制学生和那些需要达到评估水平或参加先决课程的学生将需要更长的时间才能完成学位。指导老师会帮助你确保按照正确的顺序学习课程。
- 所有攻读学位的学生都必须参加一组中心课程通识教育英语、数学、艺术、行为和社会科学、人文科学和科学课程。这些课程包含在以下建议的课程顺序中。
建议课程顺序
以下是全日制学生的建议课程顺序。所有学生都应该阅读课程建议指南和咨询顾问。
第一学期
- 数学181 -微积分14学时(MATF)
- PSYC 102 -普通心理学3学时(BSSD)
- COMM 108 -人类交流的基础3学时(GEEL)
-
或
- 商务和专业语言交流3学时(GEEL)
- 数学117 -统计的要素3学时
-
或
- 数学217 -生物统计学3学时
第二学期
- 英语基础3学时(ENGF)
- PHIL 140 -伦理学研究导论3学时(HUMD)
- GEOG 130 -全球地理3学时(BSSD GCP)
- 数据可视化和通信3学时
第三学期
- 自然科学分布与实验室4学时(NSLD) **
- 数据科学中的统计方法3学时
- 数学264 -应用在线性代数4学时
- 项目选择4学时__
第四学期
- 艺术分布3学时(ARTD)
- 自然科学分布与实验室4学时(NSLD) **
- 数据205 -数据科学的顶点经验4学时
- 200级课程选修课3学时__
*英格兰101年/ engl101a，如有需要英格兰102年/英格兰103年或选修课程。
**强烈建议学生连续修两门实验科学课程。例子包括化学131/化学132，PSCI 101/PSCI 102，203年的今天/204年的今天。
†课程选修课:数学165，数学182，CMSC 140，CMSC 203，CMSC 206，地理的240,地理的260。部门强烈建议CMSC 206和地理的240。CMSC 206提供Python编程技能;地理的240提供地理信息系统(GIS)的基础知识。并不是所有的课程选修课都可以转移到所有的机构。在选择项目选修课程之前，请咨询数据科学项目顾问或转学机构。
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