哈佛大学数据科学硕士项目解析

哈佛大学数据科学硕士项目解析

哈佛大学的数据科学硕士项目结合了计算机科学和统计学，旨在培养学生的数据分析能力。该项目通过核心课程、研究课程和选修课的设置，为学生提供了全面的数据科学训练。

一、基本情况

哈佛大学数据科学硕士项目关注可重现的数据分析、协作解决问题、可视化和交流，以及数据科学中出现的安全和道德问题。

要获得数据科学理学硕士学位，学生必须完成 12 门课程。这要求学生至少在校学习三个学期(一个半学年)。有些学生会选择延长第四个学期的学习时间，以选修更多课程或完成硕士论文研究项目。

二、培养目标

1. 建立统计模型并了解其威力和局限性
2. 设计实验
3. 使用机器学习和优化进行决策
4. 获取、清理和管理数据
5. 可视化数据以进行探索、分析和交流
6. 团队内部协作
7. 提供可重复的数据分析
8. 管理和分析海量数据集
9. 利用广泛可用的工具组装计算管道以支持数据科学
10. 根据政策、隐私、安全和道德考虑开展数据科学活动
11. 将解决问题的策略应用于开放式问题

三、课程设置

1. 核心课程

• AC 209a Data Science 1: Introduction to Data Science
• AC 209b Data Science 2: Advanced Topics in Data Science
• AM 207 Advanced Scientific Computing: Stochastic Methods for Data Analysis, Inference, and Optimization
• AC 207 Systems Development for Computational Science
• AC 221 Critical Thinking in Data Science

2. 研究课程

• AC 297 Data Science Capstone Research Project Course
• AC 299 Independent Study in Applied Computation

3. 热门选修课

• CS 165 Data Systems
• CS 171 Visualization
• CS 181 Machine Learning
• CS 182 Artificial Intelligence
• CS 281 Advanced Machine Learning
• CS 282 Topics in Machine Learning
• STAT 131 Time Series & Prediction
• STAT 139 Linear Models
• STAT 149 Generalized Linear Models
• STAT 195 Statistical Machine Learning

四、学位要求

至少三个学期共需修12门课程。每个学生的SM学位学习计划将包括：

• 四门技术核心课程
• AC 221“数据科学中的批判性思维”
• 至少一次研究经验(顶尖课程或硕士论文项目)
• 至少一门计算机科学选修课和一门统计学选修课
• AC 298研讨会课程最多四个学分(两个学期)
• 最多一门独立研究课程
• 最多四门其他“免费”数据科学选修课(可能来自其他FAS系或哈佛其他学校)
• 学生最多可以计算2门非技术课程