辅修数据分析
数据分析是一个充满新方法的动态领域, content, 操纵和分析数据的技术不断被引入，以回答诸如“社交媒体在心理健康方面告诉了我们什么??以及“十年后全球气温会上升多少??”. 数据分析使用来自计算机科学和统计学的工具来分析大量原始数据，以发现有价值的关系并为决策提供信息. 数据分析对于任何生成和消耗大量数据的领域都是必不可少的工具.
MG摆脱网站为所有专业的学生提供跨学科的数据分析辅修课程, 尽管预计大多数学生将从生物学中获益, 工商管理, 计算机科学, 数学, 心理学, 物理治疗, 和公共卫生. 数据分析辅修将包括四门核心计算机科学和统计学课程以及两门选修课.
特色课程
数据挖掘概论
必修课程
专注于学习如何从大量数据中处理和提取新信息. 主题将包括数据预处理和特征选择, 决策树, 聚类分析, 分类, 机器学习, 评估和验证, 以及可扩展性. 本课程将通过实际应用和来自各个领域的例子来说明这些问题和技术, 包括生物学, 计算机科学, 社会学, 和经济学.
用Python介绍数据科学
必修课程
本课程介绍了使用Python的数据科学和分析技术. 学生将学习python编程的基本概念. 他们将使用python工具进行数据探索、清理、操作和可视化. 他们还将学习基本的统计学和机器学习技术，以进行数据分析. 欢迎非计算机科学专业的学生.
生物信息学
选修课
获得基因组数据库/浏览器和生物信息学工具用于基因模型预测(注释)的使用知识, 并使用这些工具来注释各种真核生物基因组的序列.
