入學(xué)時間 | 項目時長 | 項目學(xué)費 |
夏 | 11個月 | 45824.09美元/年 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 7.0 | / |
托福 | 80 | / |
申請費:$140
GPA要求:3.0+/4.0
外語能力要求:不需要GRE
加州大學(xué)圣塔芭芭拉分校的環(huán)境數(shù)據(jù)科學(xué)碩士(MEDS)學(xué)位是一個為期11個月的專業(yè)學(xué)位課程,專注于利用數(shù)據(jù)科學(xué)推進(jìn)環(huán)境問題的解決方案。數(shù)據(jù)科學(xué)是一門迅速發(fā)展的學(xué)科,市場日益增長,需要高技能、跨學(xué)科的專業(yè)人士。作為一名學(xué)生,你將沉浸在一個協(xié)作、開源、數(shù)據(jù)驅(qū)動的環(huán)境中,在這個環(huán)境中,來自布倫學(xué)院、國家生態(tài)分析與綜合中心(NCEAS)和其他UCSB部門的專家教師和研究人員將為學(xué)生提供支持。補充你的環(huán)境科學(xué)背景,你將獲得領(lǐng)先的數(shù)據(jù)科學(xué)技能;接受Python和SQL等應(yīng)用程序的深入培訓(xùn);并學(xué)習(xí)如何應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化來分享令人信服的科學(xué)敘事。在環(huán)境數(shù)據(jù)科學(xué)碩士項目中,您將學(xué)習(xí)穩(wěn)健且可重復(fù)的工作流程,開發(fā)接口和文檔,并完成一個capstonegroup項目,該項目提供將數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用于環(huán)境問題的真實經(jīng)驗。
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 團隊科學(xué)、協(xié)作分析和項目管理 | Team Science, Collaborative Analysis and Project Management |
2 | 環(huán)境數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)數(shù)學(xué) | Essential Math for Environmental Data Science |
3 | 元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)語義 | Metadata Standards, Data Modeling and Data Semantics |
4 | 分析工作流程和科學(xué)再現(xiàn)性 | Analytical Workflows and Scientific Reproducibility |
5 | 數(shù)據(jù)存儲與管理導(dǎo)論 | Introduction to Data Storage and Management |
6 | 元分析與系統(tǒng)評價 | Meta-analysis and Systematic Reviews |
7 | 遙感和環(huán)境數(shù)據(jù) | Remote Sensing and Environmental Data |
8 | 科學(xué)規(guī)劃要點 | Scientific Programming Essentials |
9 | 環(huán)境數(shù)據(jù)科學(xué)統(tǒng)計學(xué) | Statistics for Environmental Data Science |
10 | 環(huán)境數(shù)據(jù)科學(xué)的空間分析 | Spatial Analysis for Environmental Data Science |
11 | 建模環(huán)境系統(tǒng) | Modeling Environmental Systems |
12 | 環(huán)境問題的文本與情感分析 | Text and Sentiment Analysis for Environmental Problems |
13 | 環(huán)境科學(xué)中的機器學(xué)習(xí) | Machine Learning in Environmental Science |
14 | 數(shù)據(jù)可視化與通信 | Data Visualization and Communication |
15 | 環(huán)境政策評價 | Environmental Policy Evaluation |
16 | 環(huán)境數(shù)據(jù)科學(xué)中的倫理與偏見 | Ethics & Bias in Environmental Data Science |
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