Environmental Engineering with Data Science MSc

本课程包含预修学习、核心模块和研究项目三部分。课程要求学生具备编程原理和数学基础，适合有量化背景学位的申请者。

核心模块（必修）包括：
- 环境工程中的化学与微生物学：探讨化学与微生物在环境系统中的作用及其工程应用。
- 环境数据分析的计算与统计工具：使用Python进行环境数据的统计分析与推断。
- 污染土地与地下水：研究污染物无序排放导致的土地与地下水污染问题。
- 数据工程：实践机器学习模型构建，涵盖强化学习、计算机视觉、云平台、数据库管理及高级数据可视化等技术。
- 环境流体力学：学习流体与水力学原理及其在河流与环境工程中的应用。
- 机器学习：聚焦土木工程应用，涵盖监督/非监督学习、大语言模型等，使用NumPy、scikit-learn和PyTorch进行实践。
- 统计建模：学习构建统计模型的理论与方法，使用R和RStudio进行实操。
- 城市水文学与排水系统：分析城市化对水文循环的影响并掌握基本水文分析方法。
- 给水与污水处理：学习饮用水与污水常规处理工艺的设计与功能区别。
- 供水与配水系统：建立水质模型以解决实际问题。
- 数据科学—环境设计项目：小组合作开展机器学习与统计建模的实际应用项目。
- 可持续资源管理：研究如何通过资源管理保护生态、能源与公共健康。

研究项目：独立开展研究，形式可为文献综述、实验、模拟或设计项目，最终撰写论文并制作学术海报，提升科研与表达能力。