数据科学与决策硕士（计算数据科学与决策）

在硕士或高等文凭层次，课程通常强调理论深化、方法训练、专题研讨与项目实践，要求学习者。基础课程通常包括高等数学、离散数学、概率统计、程序设计和数据结构；专业核心围绕算法与复杂度、计算机体系结构、操作系统、数据库、计算机网络、软件工程和系统安全展开。若带有人工智能、数据、云计算或网络安全方向，方向课程可进一步涉及机器学习、深度学习、数据挖掘、分布式系统、云平台管理、密码学与攻防分析。实验与实践通常采用编程实验、系统配置、数据分析、软件项目或综合设计，训练需求分析、编码实现、测试部署、性能评估和技术文档编写能力。