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学习计划
数据科学学位的十门课程分为三类：
（只要满足课程的先决条件，学生可以按任何顺序完成这些课程。下面列出了学生应该遵守的规则。学生应确保他们只在参加ats课程后才报名参加研究生版课程。）
1基础（两个课程单元）
编程语言与技术（pl）：编程语言与技术（cit 590）或软件开发导论（cit 591）
算法：算法与计算cit 596
如果学生已将这些课程作为另一个课程的一部分，则可以免除这一要求。
对于子矩阵，成功完成cis 120可以免除编程要求。学生在获得院系批准后，也可以免除任何其他相关课程的基础要求。
请理解，cis 120或任何其他相关的本科课程只能用于免除这些要求，不能用作计入硕士学位的课程。在放弃这些要求后，学生必须选择技术选修课或他们选择的课程（经部门批准）代替。
2核心要求（三个课程单元）
数学：数理统计（stat 512）或线性代数/优化（cis 515）或数据科学统计（ese 542）
大数据分析：大数据分析（cis 545）
挖掘和学习：机器学习（cis 519）或机器学习（cis 520）或现代数据挖掘（stat 571）或数据驱动建模和概率科学计算（enm 531）或数据挖掘：从海量数据集学习（ese 545）
三。技术与深度选修课（五个课程单元）
学生必须从下面列出的至少3个桶中选择课程。两门课程必须代表一个深度序列，可以是论文/实习课程，也可以是两门相互建立的课程（例如，一门课程是另一门课程的先决条件）。
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李希贤
