纽约大学数据科学专业旨在应对“拍字节”时代的大数据浪潮，为数据革命提供基本理论和前沿方法支撑，应对学术界、政府等领域对数据科学人才日益增长的需求。该项目时长两年，要求修完必修课和选修课共计36个学分，每门课3学分，一个学期需修满9学分。下面是托普仕老师整理的纽约大学数据科学专业课程安排，一起来看看吧！
一、必修课程安排
| 课程代码 | 课程英文名称 | 课程中文名称 |
| DS-GA 1001 | Introduction to Data Science | 数据科学导论 |
| DS-GA 1002 | Probability and Statistics for Data Science | 概率和统计 |
| DS-GA 1003 | Machine Learning | 机器学习 |
| DS-GA 1004 | Big Data | 大数据 |
| DS-GA 1006 | Capstone Project and Presentation | 实践项目 |
注：学生需在项目第二年在相应的实验室完成Capstone项目，Capstone所涉及的领域包括：概率和统计分析、自然语言处理、大数据分析和建模、机器学习和计算统计、软件工程、信号处理等。
下列课程任选其一完成：
| 课程代码 | 课程英文名称 | 课程中文名称 |
| DS-GA 1005 | Inference and Representation | 推论和表征 |
| DS-GA 1008 | Deep Learning | 深度学习 |
| DS-GA 1011 | Natural Language Processing with Representation Learning | 自然语言处理中的表示学习 |
| DS-GA 1012 | Natural Language Understanding and Computational Semantics | 自然语言理解和计算语义学 |
| DS-GA 1013 | Mathematical Tools for Data Science | 用于数学科学的数学工具 |
| DS-GA 1014 | Optimization and Computational Linear Algebra | 优化和计算线性代数 |
| Fall 2020 DS-GA 1170/CSCI-GA 1170 | Fundamental Algorithms | 基本算法 |
| Fall 2020 DS-GA 2433/CSCI-GA 2433 | Database Systems | 数据库系统 |
| Fall 2020 CSCI-GA 2110 | Programming Languages | 编程语言 |
二、选修课程安排
| 课程代码 | 课程英文名称 | 课程中文名称 |
| DS-GA 1007 | Programming for Data Science | 数据科学编程语言 |
| DS-GA 1009 | Practical Training for Data Science | 数据科学实践 |
| DS-GA 1010 | Independent Study | 独立研究 |
| DS-GA 3001 | Special Topics in Data Science: Probabilistic Time Series Analysis | 统计概率与时间序列分析 |
| DS-GA 3001 | Special Topics in Data Science: Risk Management & Machine Learning | 风险管理和机器学习 |
| DS-GA 3001 | Special Topics in Data Science: Machine Learning for Healthcare | 用于医疗保健的机器学习 |
| DS-GA 3001 | Special Topics in Data Science: Mathematical Statistics | 数理统计 |
| DS-GA 3001 | Special Topics in Data Science: Bayesian Machine Learning | 贝叶斯机器学习 |
| DS-GA 3001 | Special Topics in Data Science: Search and Discovery | 探索和发现 |
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