杜伦大学的Data Science数据科学硕士（MDS）课程旨在培养学生高效管理和分析不同类型数据所需的专业技能。你将学习一系列基础课程，然后掌握更高级的机器学习技术，以扩展你的知识和理解。同时，还有丰富的选修课程可以让你专注于自己感兴趣的领域，例如文本分析和数据可视化。以下是杜伦大学Data Science核心课程内容概要，希望对你有所帮助。

一、DATA40160：数据科学研究项目

• 课程目标：

1、让学生通过个人主动性，对数据科学领域或数据科学专业领域进行深入的研究。

2、让学生提出、发展和批判性地评估自己的工作。

3、让学生评估和选择最适合自己项目的研究方法和技能。

4、为学生提供机会，展示如何运用所学知识，同时具备识别知识缺口并开展独立研究以弥补这些缺口的技能。

5、批判性地分析所选领域的背景文献，以便将研究置于适当的环境中。

6、以学术的方式提高写作和演讲技能。

• 主要内容：

1、学生可以从潜在导师提供的列表中选择一个项目，或者如果能够找到合适的导师，也可以提出自己选择的主题。

2、项目在主题和所需方法类型上必然会有很大的差异，但都有一个共同点，即以研究为主导，并包含大量数据科学内容。

3、项目可以基于实践或理论，也可以两者兼而有之。

4、项目没有截止日期，需要完成的工作量远远超过可用时间所能完成的工作量。

5、项目的主要成果之一是具有学术价值的报告。

6、成功完成项目需要良好的组织、沟通和管理能力。

7、学生负责管理，并定期与导师进行讨论。

二、ANTH40A15：数据科学批判视角

• 课程目标：

1、了解量化数据的产生、分析和使用，将其视为人类和非人类实践的结合，并从人类学角度分析这些实践。

2、向学生介绍量化的人类学和社会学方面的广泛讨论，包括将当代数据实践置于科学和知识生产的历史和哲学的大趋势中。

3、为学生提供工具，从道德和背景的角度思考量化数据的生成、分析和使用，并将这些工具应用于数据科学中的实际问题。

4、探讨量化数据在治理和关系中的多层次作用——全球、国家、人际和自我层面。

5、为学生提供机会，与研究中的各种利益相关者进行互动，并学习如何协作和思考复杂问题。

• 主要内容：

课程将采用跨学科方法，包括来自批判性医学人类学、社会和文化人类学、社会学、历史学以及科学技术研究（STS）的资源，来分析数据实践和基础设施。课程可能涵盖的主题如下：

1、在构成健康问题和解决方案时数据的产生和使用；

2、在描述人和问题时归因和估计的伦理；

3、大数据在全球治理中的兴起；

4、将当代结构性数据不平等（例如统计能力）置于资本不平等流动的更广阔历史背景中。

三、COMP42315：数据科学编程

• 课程目标：

1、提供当前工业环境中常用的Python软件包的知识和应用能力。

2、让学生了解如何以编程方式收集、操作和处理真实数据。

3、向学生介绍数据分析和数据可视化的关键概念。

• 主要内容：

1、使用Pandas、NumPy、SciPy和Matplotlib等常用软件包进行Python编程。

2、读取、写入和解析不同格式的文件。

3、通过网页抓取获取数据集。

4、数据清理——清理和准备数据集，用于分析和可视化。

四、PHIL42415：数据科学的伦理与偏见

• 课程目标：

1、向学生介绍当代关于伦理问题的辩论，以及数据分析、统计建模和人工智能在社会中日益广泛的应用所导致的偏见。

2、向学生介绍关于这些问题的前沿哲学研究，并探讨如何在实践中应用这些研究。

3、为学生提供工具，使其能够将伦理理论和框架应用于数据科学的实际问题。

4、提供程序和专业知识，用于检查、识别和纠正可能导致统计模型产生不准确或不公正结果的偏见来源。

5、为学生提供在工作人员的指导下研究和撰写特定伦理主题所需的知识和技能。

• 主要内容：

1、人工智能的问责制和透明度。

2、创建值得信赖的算法。

3、社交媒体与公民社会的分裂。

4、算法偏见。

5、无意识的偏见。

6、语言建模中的性别偏见。

7、面部识别中的种族偏见。

8、将私人医疗数据用于公共卫生目的。

9、算法在警务、判决和缓刑方面的伦理问题。

10、数据操纵和集体行动。

五、MATH42815：机器学习

• 课程目标：

介绍数据科学机器学习所需的基本知识和技能。

• 主要内容：

1、大数据的特征选择和正则化（例如岭回归和套索回归）。

2、将曲线拟合到数据的灵活方法（例如多项式回归和样条）。

3、监督机器学习（例如决策/分类树、支持向量机、神经网络、深度学习）。

六、BUSI4S115：战略领导力

•课程目标：

1、培养理解组织、组织结构和组织文化所需的技能。

2、回顾管理组织所需的领导技能。

3、展示对培养道德领导力实践过程中面临的紧急问题和挑战的批判性理解

• 主要内容：

1、理解组织

2、组织设计和文化

3、领导力的基本要素

4、领导变革

5、战略与领导力

6、领导力评估/培养领导技能

7、跨文化领导

8、领导特征的跨文化维度

9、自我反思

以上就是杜伦大学Data Science核心课程内容概要。如果你在学习这些课程的过程中遇到问题，留求艺随时能够为你提供一对一杜伦大学课程辅导。通过有针对性的辅导，你将进一步掌握课程知识要点，及时解决课业难题，补足知识短板，从而在课程中有更好的表现。