数据科学硕士

该课程第一学年包括以下核心模块： 数据科学研究项目：一项自主开展的深入研究，主题为数据科学或专业领域的未知方向，可包含实践与理论内容，旨在提升研究、分析和报告撰写能力。 数据科学与人工智能中的批判视角：探讨量化数据的生成、分析与应用，从人类学角度理解AI技术，并培养对数据伦理与情境的思考能力，应用于实际问题及研究项目中。 数据科学编程：使用广泛应用于工业界的Python工具包，学习真实世界数据的采集、处理与分析，掌握数据分析与可视化的核心概念。 人工智能与数据科学伦理：介绍数据科学、统计建模与AI在社会应用中的伦理争议与偏见问题，学习当代哲学研究成果并应用于实践，包含在导师指导下完成的一篇伦理主题论文。 机器学习：以R语言为基础，讲授数据科学所需的机器学习知识与技能，涵盖现代回归方法、基于决策的机器学习、支持向量机与神经网络等理论与应用。 战略领导力：培养学生理解组织结构与文化的技能，探讨不同类型组织的领导力需求，以及推动伦理领导实践中面临的新兴挑战。 此外，学生还需选修若干可选模块，根据先前资历和经验选择，以往选项包括：数学与计算基础、考古与遗产中的数据科学应用、文本挖掘、生物信息学、多水平建模、无监督学习、健康信息学、数字人文质性方法及计算机音乐等。