数据科学专业硕士的课程设置通常涵盖数学基础、计算机技能、核心理论及领域应用等多个维度，具体可分为以下几类：
数学与统计基础
概率论与数理统计、多元统计分析、线性代数、微积分等，为数据建模和算法设计提供理论支撑。
计算机科学基础
编程语言（Python/R/SQL）、数据结构与算法、数据库原理与设计、操作系统及网络基础。
数据科学核心课程
数据科学导论（工具与方法）、机器学习与数据挖掘（监督/无监督学习）、统计推断与建模、时间序列分析等。
根据应用领域不同，分为以下方向：
商业分析 ：消费者行为分析、市场趋势预测、金融风险评估。
人工智能与机器学习 ：深度学习、强化学习、自然语言处理、计算机视觉。
大数据技术 ：Hadoop/Spark、分布式数据库、数据挖掘与内存计算。
数据可视化与分析 ：交互式可视化工具、数据仪表盘设计、信息检索技术。
分为两类供学生根据兴趣选择：
技术实现类（List A） ：集群与云计算、数据库优化、机器学习框架（如TensorFlow）。
统计理论与应用类（List B） ：高级量化风险管理、金融数据分析、区块链技术。
Capstone项目 ：通常为12-18学分，形式包括学术论文或企业实习，强调解决实际问题的能力。
企业合作项目 ：如IBM-ICE、SAS实习项目，提供行业前沿技术应用经验。
学术写作与伦理 ：研究方法论、学术规范、论文结构指导。
跨学科选修课 ：如经济学、生物学、医学等领域的应用课程，拓宽知识面。
数据科学硕士课程以培养统计思维和计算能力为核心，结合领域专项训练，学制通常为2年（40学分）。学生需通过理论学习与实践项目结合，形成数据驱动决策的能力，适应金融、科技、医疗等多元化行业需求。
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