数据科学专业的课程设置是一个跨学科的体系，通常涵盖计算机科学、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等。

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等。

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模型在经济数据中的应用。

数据隐私与保护：学习欧洲的GDPR等数据保护法律。

知识与数据挖掘：涉及逻辑学原理，尽管可能较为抽象。

基础理论与技能

编程语言：Python是主流选择，R和MATLAB也是选项。

数据科学专业的课程设置是什么样的

概率论与优化：作为基础理论，需要掌握一定程度。

统计学与机器学习：是学习的重点，要求尽可能深入理解。

实践与应用

课程设置通常鼓励学生根据兴趣选择特定领域的课程，如生物数据、经济数据分析等，同时强调项目实践，让学生能够将理论应用于解决实际问题。

学分要求与课程结构

总学分通常在132138之间，分为公共基础课程、核心课程、限选课程和通识或自主选修课程。

包含数学基础课程如数学分析、高等代数、概率论等。

专业课程包括数理统计、应用多元统计分析、数据结构与算法、数据库概论等。

高级课程如统计机器学习、深度学习、自然语言处理等，以及毕业论文或项目。

数据科学专业旨在培养能够处理大规模复杂数据集，进行高效分析、预测和决策支持的专业人才，因此课程设计既注重理论深度，也强调实践能力的培养。