加拿大约克大学数据科学本科课程辅导

一、专业特色

数据科学专业利用计算和统计推理从数据中产生有价值的见解，已成为各类组织的关键能力。约克大学的数据科学专业旨在让学生掌握数据科学家从数据中提取知识的统计方法、计算技能和数据分析技术。通过特定领域的案例研究以及顶点体验，学生能够熟悉分析大型复杂数据的性质和需求。

二、课程设置

(一)基础课程

一年制的课程包括多门重要的基础课程。如数学方面的《Introduction to Data Science》《Introduction to Statistics》《Discrete Mathematics》《Applied Linear Algebra》《Applied Calculus I》《Applied Calculus II》等，为学生打下坚实的数学基础。计算机科学方面有《Computer Science and Programming in Python》《Object Oriented Methods using Python》等课程，培养学生的编程能力。

(二)选修课程

至少 14 门课程必须达到 3000 或 4000 级水平，选修课丰富多样。包括 EECS 3101(算法)、EECS4415(大数据)、EECS4404(机器学习)、MATH4130B(时间序列)、MATH 4730(实验设计)、Math4330(分类数据)等，满足学生不同的兴趣和发展方向。

(三)专业方向课程

约克大学课程的独特之处在于 streams，学生需在应用领域中选择一个方向或专业。

商学方向：选修舒立克商学院的市场营销、金融、会计和管理课程，如 FINE 2000(Introduction to Finance)、MKTG 1030(Marketing Management)、MGMT 1000(Introduction to Business)、ACTG 2010(Financial Accounting)、OMIS 2010(Operations and Supply Chain Management)等，为未来从事商业数据分析领域的工作做好准备。

计算机方向：在数学与统计系选修数值和计算方法课程，如 MATH 2041(Symbolic Computation Lab)、MATH 3241(Numerical Methods 1)、MATH 3090(Computational Math)等，提升在计算机领域的数据科学应用能力。

三、核心课程与职业优势

毕业设计课程是本专业的核心之一。它将学生的统计、计算和信息流知识结合起来，帮助学生解决来自工业或公共部门的实际问题。第四学年的全年毕业设计课程为学生提供实践研究经验，学生将与专业人士合作，为毕业后求职积累宝贵的实际工作经验。

在设计本专业时，约克大学征求了潜在雇主的意见，确保学生毕业后能成功就业。专业课程涵盖计算机编程(Python、R)、通信、数据可视化、数据结构、机器学习、数据分析、伦理学等，学生从理论和应用两个角度学习数据科学技术，并掌握所学专业的知识。顶点课程为实习和就业机会打开大门。

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