数据科学辅修

密西根学院开设“数据科学”的辅修课程,让学生对计算机科学、统计学和数学等与分析和操作大型复杂数据集合有关的方面有所了解。辅修课程最少须修满15学分,包括:

核心(必修)课程(8学分):

  • VE401 – 工程概率方法 (4 学分)
  • VE406 – 应用回归分析与R语言 (4 学分)  /  VE414 – 贝叶斯分析 (4 学分)

选修课:至少以下两项

  • VE445 – 机器学习导论(4 学分)
  • VE484 – 数据挖掘 (4 学分)
  • VE488 – 数据挖掘与机器学习 (4 学分)
  • VE492 – 人工智能导论 (4 学分)
  • VE501 – 随机过程 (本科生4学分,研究生3学分)
  • VE472/572 – 大数据分析及工具 (3 学分)
  • VE485 – 机器学习中的优化(3 学分)
  • VE581 – 面向视觉识别的卷积神经网络(3学分)
  • VE593 – 人工智能理论与应用 (3 学分)
  • 经事先批准,更多课程可添加到此列表中,如:人工智能与机械工程

辅修资格:

– 大二及以上的学生
– 已经选择专业
– 具有良好的学业排名

如果在大四之前合理规划,辅修课程不需额外增加到密西根学院学士学位所需的学分中。学生在辅修课程中所修的所有课程都应该得到C或更高的分数。“数据科学”辅修课程应在毕业前申请。选修课程可用于转学分申请。不能用学分来满足一门以上的辅修课程的要求。