Environmental Data Science and Machine Learning MSc

本课程包含若干必修核心模块及一个应用计算与数据科学项目。学生需完成所有核心模块，内容涵盖：使用Python进行数值编程以解决地球科学问题；学习支撑计算科学、数据科学和机器学习的计算数学基础；掌握数据科学与机器学习技术，包括构建神经网络用于图像与语言识别、内容生成及预测；通过团队合作运用软件解决实际问题，并以报告形式总结成果；深入学习深度学习技术；获得环境科学领域数据处理与分析的核心技能；学习从不完整或不准确的物理数据中提取信息的反演与优化方法；掌握C++高级编程，包括内存管理、面向对象设计和性能优化；以及学习在不同场景下进行可扩展的大数据分析方法。此外，学生需完成一项研究项目，该项目须包含重要的软件开发成分，可在校内导师指导下或工业实习期间完成，涉及文献综述，并可为分析性、理论性、实验性或数值性研究，最终通过技术报告和答辩进行评估。