数据科学专业课程体系以跨学科融合为核心，涵盖数学、统计学、计算机科学及领域知识。以下是主要学习内容：
数学与统计学
线性代数、概率论、数理统计、优化理论
用于构建模型、分析数据特征及优化算法
编程与数据处理
主要使用Python/R进行数据清洗、分析和建模
涉及数据库技术（如SQL、MongoDB）及分布式计算框架（如Hadoop、Spark）
机器学习与人工智能
学习分类、回归、聚类等算法
深度学习（神经网络、计算机视觉）及强化学习
数据工程与可视化
大数据存储、处理及管理技术
数据可视化工具（如matplotlib、ggplot2）及交互设计
数据挖掘与机器学习 ：应用算法解决实际问题（如预测分析、异常检测）
大数据技术 ：处理海量数据，涉及分布式计算和存储
数据可视化与交互设计 ：将数据转化为直观图形，提升用户理解能力
结合医学、工程、法律等领域知识
注重数据伦理与隐私保护法规
温馨提示：
