纽约大学本科专业DS怎么样？NYU DS 怎么样

纽约大学Data Science的本科项目。该项目由纽约大学文理学院（CAS）授予，其课程由纽约大学数据科学中心（CDS）以及库恩特数学科学学院（Courant Institute of Mathematical Sciences）设计和提供。

该项目旨在训练学生运用尖端计算方式来解释热门现象的能力，包括人类健康、城市规划、消费行为等领域。其课程特色在于它不仅专注于计算机应用和数据库管理方面的技术培养，还将课程内容嵌入科学框架，以增强对新知识的追求和稳健的发现。此外，该专业还开设了一门数据伦理课，将包括与数据收集有关的伦理和隐私方面的内容。

数据科学是一个跨学科的领域，包含所有与结构化和非结构化数据相关的内容，从准备、清理、分析和源于有用的视角开始。它结合了数学、统计学、智能数据捕获、编程、问题解决、数据清理、不同的观察角度、准备和数据对齐。

简而言之，它是对数据进行处理的几种技术和流程的组合，以获得有价值的业务视角。通过使用科学的方法、算法、流程和系统来有效地提取信息，这些信息可以被业务用来做出关键的业务决策。

核心课程

Data Science for Everyone (DS-UA 111)，就如它的名字，该课程对所有学生开放，不论他们是否有编程或统计方面的经验。特别适合0编程或统计经验的学生。

学生将学习用Python进行实际研究操作，使用真实世界的数据为工具来实践和应用科学思维和因果推理。

预选课:

数据科学导论(DS-UA-112) 将探讨理论问题,方法,工具,以及与人文、社会科学和科学相关的数据问题。学生将学习推理和计算的核心概念，同时处理实际数据。

预选课:Data Science for Everyone (DS-UA-111)，或同等的Python编程经验

在因果推理(DS-UA-201)这节课中，学生将学习设计和进行实验，在文科学科的背景下定义因果关系并探索潜在的理论，确定先决条件并了解有效性不足的实验的威胁。

在本课程结束时，学生将具备测试和解释变量之间因果关系的能力。

预选课:数据科学导论(DS-UA 112)和概率与统计学(MATH-UA 235)

数据科学责任(DS-UA-202)着重于处理数据科学中的伦理和责任问题，包括法律遵从性、数据质量、多样性和算法公平性、数据和算法透明性、隐私以及数据保护和安全等等。

预选课:数据科学导论(DS-UA 112)和概率与统计学(MATH-UA 235)