数据科学硕士（生物信息学与生物建模）

第一学年课程包括核心模块与可选模块。核心模块涵盖：数据科学研究项目，即在数据科学或专业领域内开展自主研究，培养研究、分析和报告撰写能力；数据科学与人工智能的批判性视角，探讨量化数据的生成、分析与应用，强调伦理与情境思考；生物信息学，介绍生物信息学基础及R语言在基因组、转录组和序列数据分析中的应用；数据科学编程，使用Python进行真实数据的采集、处理与可视化；人工智能与数据科学伦理，探讨数据分析与AI应用中的伦理问题与偏见，并完成导师指导下的伦理主题论文；机器学习，以R语言为基础，讲授回归方法、决策树、支持向量机和神经网络等理论与应用；数据科学统计导论，涵盖探索性统计、推断统计、线性模型、分类聚类及重采样验证等内容。可选模块根据学生背景而定，可能包括：分子生物学建模、战略领导力、数据科学数学导论、数据科学计算导论、文本挖掘与语言分析、数据探索与可视化及无监督学习等。