主要

数据科学专业

数据科学专业是一个结构化的个人主要组成的十二(12)课程,包括集中区域,加上一个顶石的经验。学生预计在咨询设计主要和浓度的董事中列出主要的主页和第二个顾问部门与浓度有关。学生也将完成和提交的意向声明。

  • 至少两(2)课程必须在300年级别,和至少一种必须从统计或CS与浓度。
  • 一个学生可以开始主要需求在第一或第二年。她可以把数学115和/或数学116数学205年,在第一年作为先决条件。通常,至少统计建模、数据结构和两个300级课程必须采取在韦尔斯利。
结构化的个人数据科学是大型专业和全面。学生感兴趣这个专业还有另一个或大或小的应该咨询与数据科学顾问和其他部门。特别是,学生不应该科学辅修统计数据或计算机科学。

例子浓度和序列

我们已经画出了六个可能的序列。注意浓度并不仅限于这些例子,你不限于下面列出的课程如果你选择其中的一个例子浓度。
*注意:我们强烈建议您优先进入CS111编程尽快入门,鉴于迅速填满。

数据科学与美国政治的浓度

学生可以把任意两个课程从下面的列表作为美国政治的浓度。名单上的课程选择,因为他们强调解释定量政治科学。注意,POL1 200是所有300级课程的先决条件。
POL1 210运动和选举
POL1 329政治心理学
POL1 328移民政治与政策
POL1 337种族与美国政治
秋天 春天
第一年

(115年数学微积分我)

(116年数学微积分(二)

POL1 200,美国政治

第二年

数学205多变量微积分

CS 111编程入门

波尔299年政治科学研究方法导论(或一个等价的统计课程)

CS 230数据结构

第三年

统计260或318 STAT

从上面列表一个PS过程

206年数学线性代数

一个统计或CS选修课(见列表)

第四年

CS 315的Web数据和文本挖掘

从上面列表一个PS过程


309年统计因果推论

例经验顶石:经验的顶点:与皮尤研究暑期实习,布鲁金斯学会城市学院或其他以数据为中心的组织。
集中在美国政治应该包括POL1 200名200 - 300级选修课,包括讨论的实证研究。波尔299年算是入门的统计数据,而不是集中的一部分。也有可能为学生追求科学与数据集中在另一个领域的政治科学,如比较政治或国际关系;学生感兴趣的这条路线应该咨询与Arora教授或教授Chudy澄清适当的期望和要求。

数据科学与经济学浓度

集中在101年经济学应该包括经济学,经济学102,一个200级选修课,包括讨论的实证研究。经济103就算是入门的统计数据,而不是集中的一部分。学生追求浓度相关经济学、经济203可以三个选修课之一,而不是集中的一部分。
秋天 春天
第一年

(115年数学微积分我)

CS 111编程入门*

(116年数学微积分(二)

第二年

数学205多变量微积分

微观经济学的经济101原则

宏观经济学的经济102原则

第三年

经济103介绍概率和统计方法

CS 230数据结构

206年数学线性代数

203年经济学计量经济学

第四年

260年统计数据分析应用

经济229妇女在经济中

309年统计因果推论

CS 315的Web数据和文本挖掘

例经验顶石:在美国联邦储备理事会(美联储,fed)暑期实习,部门的研究和统计数据。

数据科学与生命科学的浓度(例如,全球生态或分子生物信息学)

生命科学的浓度应该由包钢包钢110/112(介绍性的分子和细胞生物学)或(介绍有机生物)200 - 111/113级实验室课程和300级实验室课程在同一地区。包钢198算是入门统计课程而不是集中的一部分。两个潜在路径下面突出显示:全球生态浓度和分子生物信息学浓度。

秋天 春天

第一年

(115年数学微积分我)

包钢111/113:介绍与实验室或生物的生物学

包钢110/112:介绍性的分子和细胞生物学实验室

CS 111编程入门*

(116年数学微积分(二)

第二年

数学205多变量微积分

201年包钢生态实验室或

包钢209微生物学实验室

包钢198生物科学的统计特性

第三年

260年统计数据分析应用

CS 230数据结构

206年数学线性代数

CS 234年的数据,分析和可视化

第四年

CS 313计算生物学

包钢307与实验室或生态系统

包钢333基因组学和生物信息学实验室

统计228多元数据分析

例经验顶石:毕业论文,包括分析大型生物数据集。

数据科学与集中在认知和行为科学

认知和行为科学浓度提供了大量的灵活性。为了说明选择的广度,两个路径下面突出显示的例子:一个临床心理学和认知神经科学浓度浓度。心理学105(以前称为心理学205)将被视为入门统计课程而不是集中的一部分。

秋天 春天
第一年

115数学(微积分我)
CS 111编程入门*

116数学(微积分(二)

第二年

心理学101心理学或入门

100介绍神经科学神经

数学205多变量微积分

105年心理学统计(205年以前)

第三年

213变态心理学和心理学

感觉和知觉心理学218

260年统计数据分析应用

206年数学线性代数

309年统计因果推论

第四年

CS 230数据结构

统计228多元数据分析

333临床心理学和教育评估或

心理学314 r在认知心理学研究方法

CS 304个数据库

例经验顶石:夏季科学研究计划项目在心理学关注可视化工具。

数据科学与计算机科学/数据工程浓度

学生可以集中在计算机科学或工程数据。

秋天 春天
第一年

(115年数学微积分我)

CS 111编程入门*

(116年数学微积分(二)
第二年

数学205多变量微积分

CS 230数据结构

统计218年统计入门
第三年

CS 234年的数据,分析和可视化

206年数学线性代数

CS 304个数据库

数学/统计220概率
第四年

CS 240计算机系统

318年统计回归分析

231 CS算法

CS 305机器学习

例经验顶石:

QAI咨询实习一个学期,提供建议教师、员工和学生项目的大学。我们提供这个例子指出经验顶点不一定必须与集中区域。

数据集中在数字人文科学

尖刺外壳/ CLCV 215或尖刺外壳246,学生可以选择用一个暑假的时间把CLCV / MAS 220数字考古在希腊。强大的法语或者西班牙语背景的学生可能提出的序列,包括数字人文课程在这些语言。
秋天 春天
第一年

(115年数学微积分我)

CS 111编程入门*

(116年数学微积分(二)
第二年

数学205多变量微积分

用数据统计101年推理

206年数学线性代数

第三年

260年统计数据分析应用

尖刺外壳/ CLCV 103考古学入门

CS 230数据结构

尖刺外壳/ CLCV 215青铜时代希腊:考古学和数字人文

第四年

CS 305机器学习

尖刺外壳246从符号到字节:古埃及和数字人文学科的未来

CS 315的Web数据和文本挖掘

统计228多元数据分析

例经验顶石:

一个学期QAI实习主要集中在分析古代文献,分析模式的文字和符号来确定在一个时间与另一个相似的文本。

数据科学与社会正义的浓度

社会正义的浓度可能还包括课程从PEAC以外的部门,如经济学、社会学、学生以适当的准备。
秋天 春天
第一年

(115年数学微积分我)
CS 111编程入门*

(116年数学微积分(二)
第二年

数学205多变量微积分

统计218年介绍统计

PEAC 104介绍研究冲突,正义和和平

第三年

260年统计数据分析应用

CS 230数据结构

206年数学线性代数

PEAC 204冲突转换

第四年

CS 234年的数据,分析和可视化

318年统计回归分析

PEAC 358名巴勒斯坦以色列和平前景

309年统计因果推论

例经验顶石:Wintersession实习在一个非政府组织,帮助运行一项研究评估程序的有效性。