波士頓大學應用數(shù)據(jù)分析碩士課程旨在培養(yǎng)學生在大數(shù)據(jù)時代運用數(shù)據(jù)科學和分析技術進行決策和解決實際問題的能力。本文將詳細介紹波士頓大學應用數(shù)據(jù)分析碩士課程設置，希望對你有所幫助。

一、波士頓大學應用數(shù)據(jù)分析碩士核心課程 (6門必修課程/共24學分）

? MET CS 544 分析和數(shù)據(jù)可視化基礎

本課程旨在為學生提供數(shù)據(jù)分析領域所需的數(shù)學和實踐背景。首先，課程將鞏固概率和統(tǒng)計概念。隨后，課程將研究不同類型的數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)匯總技術和繪圖。探索使用離散、連續(xù)和多元分布的數(shù)據(jù)群體。此外，課程還將分析測量和計算中的誤差，并研究置信區(qū)間和假設檢驗等主題。

? MET CS 555 機器學習基礎

本課程概述了處理、分析和可視化數(shù)據(jù)最常用的統(tǒng)計工具。主題包括簡單線性回歸、多元回歸、邏輯回歸、方差分析和生存分析。這些主題將使用R統(tǒng)計軟件進行探討，重點是了解如何使用和解釋該軟件的輸出結果，以及如何將結果可視化。

? MET CS 566 算法分析

本課程將討論設計和分析高效算法的基本方法，強調(diào)實踐中使用的方法。主題包括排序、搜索、動態(tài)編程、貪婪算法、高級數(shù)據(jù)結構、圖算法（最短路徑、生成樹、樹遍歷）、矩陣運算、字符串匹配、NP完備性。

? MET CS 677 Python數(shù)據(jù)科學

學生將學習用于數(shù)據(jù)分析的主要Python工具和技術。每周都會就課堂上涉及的主題布置作業(yè)和開展小型項目。這些作業(yè)將幫助學生掌握必要的統(tǒng)計、可視化和其他數(shù)據(jù)科學技能，以便在金融、文本處理、時間序列分析和推薦系統(tǒng)等各種應用中有效地使用數(shù)據(jù)科學。

? MET CS 688 網(wǎng)絡挖掘與圖分析

網(wǎng)絡挖掘和圖分析課程涵蓋了網(wǎng)絡挖掘、機器學習基礎、文本挖掘、聚類和圖分析等領域。其中包括學習機器學習算法基礎、評估算法性能、特征工程、內(nèi)容提取、情感分析、距離度量、聚類算法基礎、評估聚類性能以及圖分析算法基礎。

? MET CS 699 數(shù)據(jù)挖掘

本課程旨在學習數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和技術。主題包括數(shù)據(jù)準備、分類、性能評估、關聯(lián)規(guī)則挖掘、回歸和聚類。學生將在課堂上討論基本的數(shù)據(jù)挖掘算法，并使用Python或R來練習數(shù)據(jù)挖掘技術。

二、波士頓大學應用數(shù)據(jù)分析碩士選修課程 (2門選修課程/共8學分）

選擇選修課程時，學生應確保已具備所選課程要求的所有先決條件，或經(jīng)教師同意。學生可以從以下課程中選擇兩門：

MET CS 550 機器學習計算數(shù)學

MET CS 689 設計和實施數(shù)據(jù)倉庫

MET CS 767 高級機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡

MET CS 777 大數(shù)據(jù)分析

MET CS 779 高級數(shù)據(jù)庫管理

MET MA 582 數(shù)理統(tǒng)計

總之，波士頓大學應用數(shù)據(jù)分析碩士課程綜合性強、實踐性強，旨在培養(yǎng)學生具備在大數(shù)據(jù)時代運用數(shù)據(jù)科學和分析技術進行決策和解決實際問題的能力。通過系統(tǒng)學習和實踐，學生將獲得深厚的數(shù)據(jù)分析理論基礎和豐富的實踐經(jīng)驗，從而為職業(yè)發(fā)展打下堅實的基礎。