当人们听到“数据科学”时，他们可能会想到技术工作：对生成可在社交媒体上弹出广告的算法进行编程或对用于预测在线行为的统计分析进行编程。研究科学家当然会在诸如基因组学，天文学，数学和神经科学等不同领域中使用数据科学。但是，数据科学适用于需要数字运算，分析和数据解释的各种社会科学和人文领域。想想记者或政治科学家详细审查选举趋势，地理学家绘制气候变化图，人口统计学家跟踪随时间推移的人口普查结果，语言学家使用文本数据，心理学家解释调查或问卷调查的结果。

　　对于数据科学专业的学生，学生将总共学习五门课程。其中三门课程满足核心要求：数据和计算思维;数据与统计思维;以及数据，文化和社会。每个核心要求都可以通过参加几门课程之一来满足。例如，有四门课程满足计算思维的要求-两门计算机科学，一门地理学和一门政治学。

　　Olvera-Cravioto说，对于设计数据科学辅修课程委员会而言，重要的是，这些核心课程不仅限于STOR或计算机科学系提供的课程，传统上，学生可能希望在这些课程中找到数据科学课程。

　　“如果您只想处理很小的数据集，除了需要一些统计概念来进行推断和做出预测之外，您将需要具备一定的编程技能，以便能够对其进行搜索，组织和可视化。” Olvera-Cravioto说。

　　“但是，还需要考虑这些数据来自何处以及将如何使用它。人文和社会科学学科通过批判性地研究数据如何影响权力的形成，社会结构和平等观念，帮助思考这些基本要素。”数字素养和传播实验室主任，英语教学副教授考特尼·里瓦尔德(Courtney Rivard)说。和比较文学。里瓦尔德还曾在未成年人的课程委员会任职。

　　除了满足三个核心要求外，学生还将参加两门选修课程，从20多个系的数十种课程中进行选择-从人类学到英语到语言学再到生物学以及STOR。大部分选修课都在大学的学术系中，但是吉林斯全球公共卫生学院，侯斯曼新闻与媒体学院和凯南·弗拉格勒商学院也都开设了辅修课程。

　　如此广泛的选择可能会让人期望，选修课涵盖了一系列主题-“考古现场方法”，“运动中的预测分析”，“语言和计算机”以及“ GIS简介”是四个例子-但所有这些选修课的共同点是侧重于数据科学的方法和应用或数据的创新使用。

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