課程由大學(xué)各部門的模塊組成。它融合了廣泛的學(xué)習(xí)和教學(xué)方法，這些方法因所學(xué)模塊而異。包括講座、研討會(huì)、工作坊和計(jì)算機(jī)/實(shí)踐課程等。通過(guò)獨(dú)立學(xué)習(xí)、研究和分析、案例研究和結(jié)構(gòu)化閱讀等方式進(jìn)一步加強(qiáng)了教學(xué)元素。所有模塊都以研究為基礎(chǔ)，并在教學(xué)和評(píng)估中嵌入了研究培訓(xùn)的元素。在整個(gè)課程中，學(xué)生將被鼓勵(lì)發(fā)展研究方法、技能和道德，反映出研究活躍的教職員工所使用的方法?？傮w而言，在所有模塊中，學(xué)生將被鼓勵(lì)和引導(dǎo)成為“研究思維者”，并發(fā)展這些關(guān)鍵技能以在未來(lái)的工作或研究中使用。DataScienceResearchProject是對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中一個(gè)陌生領(lǐng)域的重大研究，或者是在學(xué)生的專業(yè)領(lǐng)域中專注于數(shù)據(jù)科學(xué)的研究。該項(xiàng)目可以是實(shí)踐性的、理論性的，或者兩者兼有，旨在培養(yǎng)學(xué)生的研究、分析和報(bào)告寫作技能。CriticalPerspectivesinDataScience將幫助學(xué)生理解量化數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、分析和使用，以及如何從人類學(xué)的角度分析這些實(shí)踐。學(xué)生將學(xué)會(huì)從倫理和語(yǔ)境的角度思考量化數(shù)據(jù)，并將這些知識(shí)應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)中的實(shí)際問(wèn)題，包括自己的研究項(xiàng)目。ProgrammingforDataScience使用廣泛應(yīng)用于各行業(yè)的流行Python軟件包。學(xué)生將學(xué)會(huì)如何收集、處理和處理現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)，并學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化的關(guān)鍵概念。EthicsandBiasinDataAnalytics介紹了有關(guān)倫理問(wèn)題和偏見的當(dāng)代辯論，這些問(wèn)題是由數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)建模和人工智能在社會(huì)中的應(yīng)用所導(dǎo)致的。學(xué)生將了解這些問(wèn)題的當(dāng)代哲學(xué)研究，并學(xué)會(huì)如何將這些研究應(yīng)用于實(shí)踐。該模塊包括一篇關(guān)于倫理主題的論文，由導(dǎo)師指導(dǎo)完成。MachineLearning介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)中機(jī)器學(xué)習(xí)所需的基本知識(shí)和技能。學(xué)生將理解現(xiàn)代回歸方法、基于決策的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)等主題的理論、計(jì)算和應(yīng)用。StrategicLeadership培養(yǎng)學(xué)生理解組織、其結(jié)構(gòu)和文化所需的技能。