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专业融合课程

专业融合课程

       专业融合模块为“3+X”课程体系中的“X”部分,须获得≥2学分,是项目的选修模块(可由必修模块学分替换)。课程侧重大数据与专业的交叉融合,培养学生在专业方向上的大数据分析能力和应用创新能力。

       以下表单课程可供参考,如学生拟修课程与大数据相关但未在此列表中,可提交X课程学分认定申请至大数据研究中心评审,通过评审可完成学分认定

•大数据技术的商业应用与实践

80231143,3学分,秋季学期

•数据伦理

60250121,1学分,春季学期

•数据思维与行为

60700052,2学分,春季学期

•大数据科学与应用系列讲座

 60250131,1学分,春季学期

•大数据管理与创新

60510202,2学分,春季学期

•大数据算法基础

60248013,3学分,秋季学期

•深度学习

84100343,3学分,春季学期

•模式识别

70250043,3学分,春季学期

•模式识别

60230023,3学分,春、秋季学期

•大数据机器学习

70240403,3学分,秋季学期

•数据挖掘: 理论与算法

80240372,2学分,秋季学期

•人工智能

60240052,2学分,秋季学期

•云计算与新商业模式

84108011,1学分,秋季学期

•统计学习理论与应用

70240413 ,3学分,春季学期

•大数据分析与处理

80240632 ,2学分,春季学期

•数据分析与优化建模

80700973,3学分,春季学期

•数据可视化

80240683,3学分,春季学期

•量化金融信用与风控分析

80470193,3学分,春季学期

•政务大数据应用与分析

80700673,3学分,秋季学期

•大数据治理与政策

80591342,2学分,春季学期

•大数据与城市规划

70000662,2学分,秋季学期

•媒体数据挖掘

80670883,3学分,春季学期

•交通大数据分析与应用

70030302,2学分,春季学期

•金融大数据分析导论   

80601522,2学分,秋季学期

      

       学生已申请认定过的X课程如下:

•治理技术专题:政治数据分析

70700173,3学分,秋季学期

•城市信息学Ⅰ:城市应用分析

80001351,1学分,春季学期

•大数据与生物统计学

70960033,3学分,秋季学期

•机器学习与人工智能

70960043,3学分,春季学期

•机器学习

80250993,3学分,秋季学期

•深度学习

80240743,3学分,春季学期

•高级机器学习

80240603,3学分,春季学期

•医学信息与工程

80231262,2学分,春季学期