| 通过下述丰富多样的课程设置，坎特伯雷大学数据科学专业培养学生在收集、清洗、分析和解释大规模数据方面的能力，为他们日后的职业发展打下坚实的基础。
一、入门课程
1. 数据科学导论
这门课程主要介绍数据科学的基本概念和原则，学生将了解数据科学在不同领域的应用及其实际价值。
2. 数据清洗与预处理
数据科学家需要处理各种来源和格式的数据，这门课程培养学生准确、高效地清洗和预处理数据的能力。
二、数学与统计
1. 数学基础
学生将学习数据科学中的数学基础知识，包括线性代数、微积分和概率论等。
2. 统计学导论
这门课程将介绍统计学的基本原理和方法，培养学生分析和解释数据的能力。
三、计算机科学
1. 编程基础
学生将学习编程语言及其应用，如Python和R，在数据分析和可视化中起到重要作用。
2. 数据库管理与数据挖掘
这门课程将教授学生如何有效管理和利用大规模数据集，并通过数据挖掘算法找出有价值的信息。
四、机器学习与人工智能
1. 机器学习导论
学生将学习机器学习的基本原理、算法和应用，培养数据驱动决策的能力。
2. 深度学习
这门课程将介绍深度学习的概念和方法，学生将学习如何构建和训练神经网络来解决复杂的模式识别问题。
五、实践与项目
1. 数据分析项目
学生将参与真实世界的数据分析项目，锻炼解决实际问题的能力，并学习团队合作与沟通技巧。
2. 实习与工作经验
学生将有机会通过实习和工作经验应用他们所学的数据科学技能，并丰富实际工作中的应用场景。
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