物理科学中的机器学习与大数据研究型硕士

专业学习阶段的课程通常从本学科基础理论、专业导论、研究方法、信息检索、统计或定量分析及学术写作入手，先建立学习对象、基本概念和分析语言，再通过专业核心课程形成系统知识框架。在此基础上，可结合专业名称所指向的对象、媒介、行业场景或交叉领域设置方向课程，重点学习相关理论、专业方法、规范与典型问题，课程之间一般由基础认知递进到方法训练、专题分析和综合决策。通常通过案例研讨、实验或实训、资料分析、项目作业、实习及毕业论文（设计）把理论递进到综合应用，以训练资料检索、问题界定、证据分析、技术或方案实施及成果表达能力。以上为结合专业名称的审慎课程模块概括，具体课程以学校最新官方培养方案、课程目录或教学大纲为准。