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
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80231143，3学分，秋季学期 |
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•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 |
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•大数据科学与应用系列讲座 |
60250131，1学分，春季学期 |
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•大数据管理与创新 |
60510202，2学分，春季学期 |
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•大数据算法基础 |
60248013，3学分，秋季学期 |
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•深度学习 |
84100343，3学分，春季学期 |
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•模式识别 |
70250043，3学分，春季学期 |
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•模式识别 |
60230023，3学分，春、秋季学期 |
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•大数据机器学习 |
70240403，3学分，秋季学期 |
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•数据挖掘: 理论与算法 |
80240372，2学分，秋季学期 |
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•人工智能 |
60240052，2学分，秋季学期 |
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•云计算与新商业模式 |
84108011，1学分，秋季学期 |
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•统计学习理论与应用 |
70240413 ，3学分，春季学期 |
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•大数据分析与处理 |
80240632 ，2学分，春季学期 |
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•数据分析与优化建模 |
80700973，3学分，春季学期 |
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•数据可视化 |
80240683，3学分，春季学期 |
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•量化金融信用与风控分析 |
80470193，3学分，春季学期 |
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•政务大数据应用与分析 |
80700673，3学分，秋季学期 |
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•大数据治理与政策 |
80591342，2学分，春季学期 |
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•大数据与城市规划 |
70000662，2学分，秋季学期 |
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•媒体数据挖掘 |
80670883，3学分，春季学期 |
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•交通大数据分析与应用 |
70030302，2学分，春季学期 |
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 |
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•城市信息学Ⅰ：城市应用分析 |
80001351，1学分，春季学期 |
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•大数据与生物统计学 |
70960033，3学分，秋季学期 |
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•机器学习与人工智能 |
70960043，3学分，春季学期 |
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•机器学习 |
80250993，3学分，秋季学期 |
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•金融大数据分析导论 |
80601522，2学分，秋季学期 |
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•深度学习 |
80240743，3学分，春季学期 |
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•高级机器学习 |
80240603，3学分，春季学期 |
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•医学信息与工程 |
80231262，2学分，春季学期 |
