学会从数据中提取见解
数据科学是一个结合了机器学习方法的新兴领域, 人工智能, 以及用全新的技术来处理大量复杂和快速变化的数据的统计学. 数据科学家的工作是应用这些方法来收集信息,并实现由于数据的大量和复杂性而使人类专家无法实现的目标.
在网赌上分平台的M.S. 在数据科学项目中, 您将熟练掌握领先数据科学家所需的关键技能, 包括深度学习和统计分析, 以及处理非结构化数据和自然语言处理(NLP)所需的数据技能。.
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设想你的未来
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软件开发人员
2021-2030年增长21%
数据科学家
2021-2030年增长25%
统计学家
2021-2030年增长26%
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机器学习
介绍机器学习的理论、设计和实现. 包括数学基础, 分类方法, 回归, 无监督学习, 以及统计学习理论的核心概念. 课程将强调并使用Python工具和机器学习应用于实际数据集.
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人工智能导论
介绍智能计算机系统设计的基本思想和技术. 特别强调的是统计和决策理论建模范式.
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深度学习
本课程涵盖人工神经网络和现代网络架构,概述深度学习的成就和开放问题. 重点放在使用现代框架和真实数据的动手编程上. 主题包括卷积、循环和无监督学习网络.
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自然语言处理
对涉及处理非结构化数据的基本数据科学技能的探索, 包括将其转换为可分析的结构化数据类型, 加工过的, 并用于机器学习和信息检索算法. 材料侧重于文本挖掘中使用的自然语言处理和分类技术.
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分布式和可扩展数据工程
“大数据”基础设施和架构的高级主题,重点关注计算资源和编程环境,以支持高效可扩展的大容量分布式机器学习算法的开发.
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