环境数据科学与机器学习理学硕士

该课程体系通常围绕数据、模型与智能系统展开。基础课程一般设置线性代数、概率统计、程序设计、数据结构与算法，夯实数学和计算基础；专业核心课程包括数据库、数据挖掘、机器学习、优化方法和人工智能原理，形成从数据治理到模型训练、评估和部署的递进链条；方向课程可能涉及深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、推荐系统或可信人工智能；实验、实习或综合实践通常使用Python及相关计算框架完成数据清洗、特征工程、模型比较、可视化和端到端项目。具体课程以学校最新官方培养方案为准。