DS / 学系概览

数据科学

从可靠的数据管道到因果判断,让数据成为可解释、可质疑、可行动的证据。

学系代码DS
培养层级本科 · 硕士 · 博士
培养模式课程 · 实验室 · 真实项目
DS / 01

统计建模、数据工程、机器学习、可视化与决策支持。

专业方向

选择你的专业纵深

每个方向共享本系基础,并通过工作室、实验室与研究项目形成清晰的专业能力。

01DS-ENG

数据工程与平台

构建可扩展数据管道、存储系统与高质量数据产品。

发展方向数据工程师、平台工程师、数据产品负责人
02DS-CAU

统计建模与因果推断

用概率、实验设计与因果方法区分相关和影响。

发展方向统计学家、实验科学家、政策分析师
03DS-VIS

可视分析与决策科学

通过交互可视化和决策模型理解复杂公共与科学系统。

发展方向可视化研究员、决策科学家、公共数据顾问

核心课程

由基础到综合实践的课程结构

统计建模、数据工程、机器学习、可视化与决策支持。

  1. 01
    课程数据科学导论
  2. 02
    课程概率与统计
  3. 03
    课程数据管理
  4. 04
    课程数据工程
  5. 05
    课程数据挖掘
  6. 06
    课程机器学习
  7. 07
    课程实验设计
  8. 08
    课程数据可视化
  9. 09
    课程大数据系统
  10. 10
    课程因果推断
  11. 11
    课程数据伦理
  12. 12
    课程数据科学项目
教学与研究平台

数据智能与可视分析平台

从可靠的数据管道到因果判断,让数据成为可解释、可质疑、可行动的证据。

Alan Holter
学术领导

Alan Holter

艾伦·霍尔特

数据科学系主任 · 教授