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数据科学和分析专业的ms（科学硕士，下同）计划为学生提供了有关统计学，优化，随机建模和概率方面的严格培训计划。该计划的设计足够灵活，可以容纳具有不同技术背景和主题兴趣的学生，并且允许学生继续学习理论，方法论，计算和应用方面的各种课程。
数据科学与分析专业的ms计划 （以前是统计学与运筹学的ms学位）可以作为个人（终端）学位，供在私营或公共部门寻求工作的个人使用。但是，它也为自然和社会科学领域的博士学位课程提供了宝贵的补充，从而提高了这些课程中寻求学术或行业工作的学生的资历。过去，学生已与博士学位同时获得stor的ms学位。在经济学，社会学，心理学，数学和物理等领域。终极硕士课程的学生在学位课程完成后立即就职，他们很容易在行业和政府部门找到工作。
数据科学和分析硕士课程要求30个学分小时的研究生课程工作，并完成硕士论文。学生可以从系内的各种课程中选择，也可以从系外的有限的课程中进行选择。
理科硕士课程的申请者应在统计和数学方面拥有本科课程的良好记录。统计课程应该包括统计学入门课程，推理和回归中级课程以及基于微积分的概率课程。数学课程应包括单变量和多变量演算，以及线性和矩阵代数的中级或高级课程。对理论统计或概率感兴趣的学生应事先进行高级演算或实际分析课程。
学生必须选修以下7门核心课程中的5门：
（数字和英文为课程代码）
数据科学（stor 520或bios 611）
机器学习（stor 565）或高级机器学习（stor 767）
应用统计（stor 664）
优化（stor 612或stor 614）
随机建模（stor 641）
理论统计（stor 555或stor 654）
机率（stor 634）
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李希贤
