数据科学专业的课程设置是一个跨学科的组合，涵盖了计算机科学、数学、统计学以及特定领域的应用。以下是一些核心课程和选修课程的例子：

核心课程

信息系统基础：包括数据结构与算法（贪心、动态规划、深度优先与广度优先搜索等），Python编程，以及数据库SQL。

统计学习：涉及概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布），假设检验，似然估计等。

机器学习：覆盖逻辑回归、决策树、随机森林、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）和基本神经网络。

深度学习：专注于多层神经网络，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），包括梯度计算、前向传播与反向传播、激活函数等。

数据科学专业的课程设置是什么

选修课程与专业方向

计算机视觉：学习滤波器、SIFT特征检测、不同结构的CNN。

认知与计算：结合人脑认知讲解神经网络的应用。

金融数学：期权、股票交易，二项树模型，BlackScholesMerton公式。

博弈论：介绍纳什均衡概念。

时间序列分析：如ARIMA模型在商业经济与金融数据中的应用。

数据隐私与保护：学习欧洲的数据保护法律（GDPR）。

认知行为与社会数据分析：探讨人脑结构、微表情分析等。

知识与数据挖掘：涉及逻辑学原理。

基础与支撑课程

数学基础：高等代数、几何学、抽象代数、复变函数、常微分方程、数学模型、概率论。

编程与算法：程序设计实习、数据结构与算法、分布与并行计算、算法设计与分析。

数据库与计算技术：数据库概论、分布与并行计算。

高级主题：自然语言处理、数值与计算方法、人工智能、最优化方法、深度学习、数据科学导论。

实践与研究

毕业论文：学生通常在第三或第四学年进行，涉及实际数据分析项目。

个人兴趣与专业方向

学生可以根据自己的兴趣和职业规划，从指定的课程池中选择课程，确保学习内容与数据科学的某个特定领域或应用紧密结合。

综合要求

编程能力：掌握至少一种编程语言，如Python、R或MATLAB，Python是主流选择。

理论与应用：强调理解理论，但对难以推导的理论，重点在于学习如何应用模型和数据分析方法。

跨学科知识：鼓励学生根据分析数据的领域，了解相关领域的基础知识，如生物学知识对于生物数据分析的重要性。

数据科学专业旨在培养能够高效处理和分析大规模复杂数据集，提取有价值信息，并通过可视化技术传达给决策者的复合型人才。课程设置旨在提供全面的理论基础与实践技能，以适应不断变化的数据科学领域需求。