理学硕士（科技与设计，数据科学）

创新设计（12学分） 本课程聚焦营销、设计、工程与制造功能的整合，致力于新产品、系统或服务的创造与开发。课程涵盖产品设计的各个阶段，强调设计思维在创新中的关键作用，通过一个设计挑战任务帮助学生理解项目整体框架与快速推进节奏。 数据、技术与设计（12学分） 本课程探讨数据应用中的三大核心问题：数据管理（清洗、准备）、数据可视化（仪表盘与信息图）以及数据治理、责任与伦理。要求学生具备Python/R等编程语言的基础知识。 数据科学中的统计学习（12学分） 课程深入讲解机器智能的原理与数学基础，涵盖决策理论、信息论、生成模型、深度学习、时间序列预测、强化学习等内容，并使用Python/R实现算法，培养学生构建智能系统的能力。 设计科学（12学分） 介绍设计科学的基本理念与方法，包括客户需求分析、创造力方法、功能建模、面向X的设计、测试与验证设计等，促进设计科学与其他工程领域的融合。 机器学习与数据分析（12学分） 系统讲授现代机器学习的理论与算法，融合高维逼近、动态系统、随机过程等跨学科知识，拓展至工程、科学等新兴应用场景，通过研究与案例分析揭示先进分析的变革潜力。 数据科学中的优化（12学分） 从线性规划出发，逐步深入离散、凸、鲁棒、非线性优化，涵盖对偶性、梯度下降、整数规划、分支定界、反向传播等关键技术，广泛应用于数据科学与机器学习。 数据驱动决策中的数字孪生（12学分） 介绍事件仿真、多智能体系统、蒙特卡洛模拟与系统动力学四种仿真方法，应用于机场设计、金融工程、医疗急救与库存管理等领域，使用AnyLogic、Arena、Flexsim和R等工具进行建模与分析。 设计项目（12学分） 学生将综合运用所学知识，完成一个完整的跨学科设计项目，体现创新、技术与数据驱动的整合能力。