数据科学专业详细解析

数据科学
数据科学专业使毕业生处于新兴领域的前沿，并为他们在计算机科学和统计学的交叉领域从事激动人心的职业做好准备。

数据科学是一个跨学科的研究领域，它使用定量和分析方法来帮助获得基于大数据的洞察力和预测。学生学习关键的计算方法和统计技术，并培养从数据中可靠、智能和创造性地推理所需的深入分析思维技能。每天产生的海量数据创造了一个数据丰富、数据驱动的世界。数据科学专业将为几乎所有社会领域的职业开辟道路，从医疗保健、安全和可持续发展到教育、商业和经济。

第一年数据科学的学生与计算机科学专业的学生分享前两个学期的大部分课程。之后，他们可以在学位课程的其余部分选择计算机科学、数学或应用统计学的重点。数据科学专业的学生有大量选修课，他们可以选择专攻另一个他们希望应用技能的学科领域。

数据科学职业
Glassoor 在最近的“美国最佳工作”列表中将数据科学家评为第一职业。 数据科学家的平均入门级工资为 86,000 美元。

在普渡大学主修数据科学将使您处于新兴领域的前沿，并为您在计算机科学和统计学的交叉领域从事令人兴奋的职业做好准备。

数据科学专业由普渡大学计算机科学系和统计系共同创建，将为社会几乎每个领域的职业开辟道路，从医疗保健、安全和可持续发展到教育、商业和经济。

理学院的课程和学位要求
当学生成功完成其学位课程的所有要求时，将授予理学院学位。学生将完成课程作业或经批准的体验式学习活动，以满足以下三个学位组成部分：

主要的
科学核心课程
选修课
学生可以使用以下任何选项来满足理学院学位要求：

普渡课程
AP、IB 和 CLEP 学分。AP 和 IB 课程作业的使用因科学学院学位计划而异。
转移学分。学生应查阅招生转学分资源页面，了解所有可用的转学选项。
理学院学位课程在批准和使用程序选项方面差异很大，因此强烈鼓励学生与他们的学术顾问密切合作，并定期咨询他们的 MyPuruePlan，以查看每个选项在他们的学位计划中的使用情况。

大多数科学学院的学位课程都包含学生可以用来修读与其兴趣相关或支持其主要学习领域的课程的选修学分。学位计划的选修领域也可用于完成未成年人、第二专业和证书，如创业证书。除了 No Count List 上的课程外，任何 Purue 课程都可用于满足学生学位计划的选修领域。

理学院核心要求

普渡大学 2007 年秋季学期或之后开始的所有学生都必须修读 2007 年科学核心课程。

理学院核心课程要求在以下学术领域完成经批准的课程作业和/或体验式学习机会：

作曲和介绍
计算
文化多样性（语言和文化）
普通教育
科学重大问题
实验室科学
数学
多学科经验
统计数据
团队建设与协作
无计数列表
通过经验获得核心课程要求

学生可以通过批准的体验式学习机会满足选定的核心课程要求。有兴趣的学生应联系他们的学术顾问以获取有关此选项的更多信息，并将体验式学习纳入他们的四年学习计划。有关通过经验获得收入要求的更多信息，请 单击此处。

学位要求
需要 120 学分
数据科学专业课程（50-54 学分）
CS 18000 - Problem Solving An Object-Oriente Programming ♦（满足理学院计算和团队建设核心）
CS 18200 - 计算机科学基础
CS 19100 - 新生资源研讨会
CS 19300 - 工具
CS 25100 - 数据结构和算法
CS 37300 - 数据挖掘和机器学习
CS 38003 - Python 编程
CS 49000 - 本科生计算机科学主题- （大规模数据分析（LSDA））
MA 35100 - 初等线性代数
STAT 35500 - 数据科学统计
STAT 41600 - 概率
STAT 41700 - 统计理论

CS 24200 - 数据科学导论或
STAT 24200 - 数据科学导论

MA 26100 - 多元微积分或
MA 27101 - 荣誉多元微积分
道德选择（3 学分）
选择一个选项。

ILS 23000 - 数据科学与社会：道德法律社会问题
PHIL 20700 - 技术、工程和设计伦理
PHIL 20800 - 数据科学伦理 -（必须是 3.00 学分选项）
CS 选修课（6 学分）
选择两个。

CS 31400 - 数值方法
CS 35500 - 密码学简介
CS 47100 - 人工智能简介
CS 47300 - Web 信息搜索和管理
CS 49000 - 本科生计算机科学主题- IDV-数据可视化简介

CS 30700 - 软件工程 I或
CS 40800 - 软件测试

CS 34800 - 信息系统或
CS 44800 - 关系数据库系统简介

CS 38100 - 算法分析导论或
CS 48300 - 计算理论导论
统计学选修课（3 学分）
选一个。

STAT 42000 - 时间序列简介
STAT 50600 - 统计编程和数据管理
STAT 51200 - 应用回归分析
STAT 51300 - 统计质量控制
STAT 51400 - 实验设计
STAT 52200 - 抽样和调查技术
STAT 52500 - 中级统计方法

MA 49000 - 本科生数学主题- 基本随机过程或
STAT 49000 - 本科生统计学主题- 基本随机过程