数据科学硕士（环境数据科学）

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，即围绕数据科学或专业领域的自主研究，旨在提升研究、分析与报告撰写能力；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，并从人类学和伦理角度审视其在实际问题中的使用；地球科学中的数据科学应用，涉及多源、多尺度的环境与地球数据处理及行业常用软件操作；时空数据分析，聚焦地球与环境科学中时空数据的方法与物理建模；数据科学编程，使用Python进行数据采集、处理、分析与可视化；数据科学统计导论，讲授探索性统计、推断、线性模型、分类聚类及重采样等基础统计方法；以及机器学习，基于R语言讲授回归、决策树、支持向量机和神经网络等内容。其余课程为可选模块，根据学生背景灵活设置，曾包括：计算机科学导论、数据科学数学基础、文本挖掘与语言分析、数据探索与无监督学习、战略领导力、人工智能与数据科学伦理等。