加州是全美计算机实力比较强劲的州，这里的高校也以数据科学实力见长，作为加州地区的强势院校，加州大学伯克利和南加州大学的数据科学专业也算是加州地区比较热门且受欢迎的专业!

　　1、加州大学伯克利

　　加州大学伯克利分校是一所成立于1868年的公立大学，共有本科生31780人，学校地处城市周边，校园面积为1232英亩。它采用以学期(Semester)为基础的学历，学杂费为43,980美元。加州大学伯克利分校在2021年最佳大学排名中排名第22位。

　　关于专业：

　　数据科学结合了计算和推理，基于关于现实世界的数据得出结论。数据科学家来自各行各业、所有研究领域和所有背景。数据科学专业使学生能够利用统计推理、计算过程、数据管理、领域知识和理论从数据中得出合理的结论。学生在科学和实践的背景下，进行全方面的数据分析。同时，学生也将加深对人类、社会和机构结构和实践的深刻理解，这些结构和实践塑造了围绕计算和数据的技术工作，以及学生将理解数据、数据分析、机器学习、人工智能和计算如何渗透和塑造个人和社会生活。

　　关于课程：

　　a\学生在低年级阶段必须完成领域的课程：

　　要求推荐课程

　　Foundations of Data Science

　　数据课程基础：Data C8

　　Calculus I

　　微积分1：Math 1A

　　Calculus II

　　微积分2：Math 1B

　　Linear Algebra

　　线性代数：Math 54/N54 or Stat 89A (4 unit offering)

　　Program Structures

　　程序结构：CompSci 61A or CompSci 88

　　Data Structures

　　数据结构：CompSci 61B or CompSci 61BL

　　Domain Emphasis

　　领域特长：1 lower-division course from approved list

　　b\学生进入高年级的学习后，必须完成以下课程：

　　Data 100: Principles and Techniques of Data Science 数据100: 数据科学原理与技术

　　Computational & Inferential Depth 计算和推理深度：学生必须从高级课程列表中选择两门(7个学分以上)课程，这些课程提供了数据100和低年级课程的计算和推理深度(C&ID)

　　Probability 概率：学生将被要求选修一门概率论课程。加深概率的理解对于处理不确定性和随机性、估计的代数特性、制定和理解随机模拟的能力，以及数据科学理论和实践的许多其他方面都是必不可少的。

　　Modeling, Learning, and Decision-Making 建模、学习和决策：学生需要完成一门建模、学习和决策的课程。

　　Human Contexts and Ethics 人类环境与伦理：学生将被要求从这一系列课程中选择一门课程，这些课程将帮助学生建立一个人类、社会和伦理背景，这些背景将在日后的数据分析和计算推理中扮演核心角色。这一要求的目的是使学生了解人类和社会结构的形成，了解数据和实践科学活动和使得学生获得经验和实践模式的批判性思维。

　　2、南加州大学

　　南加州大学是一所成立于1880年的私立大学m现有本科在校生20351人，学校地处城市周边，校园面积226亩。南加大采用以学期(semester)为基础的学历制度，学杂费为59,072美元。南加州大学在2021年的最佳学院排名中排名第24名。

　　a\关于专业：

　　数据科学文学士是一个合作学位项目，由南加州大学文学、艺术和科学学院和南加州大学维特比工程学院共同开设。学生完成128个学分，包括文学、艺术和科学学院至少70个学分的课程和维特比工程学院至少38个学分的课程。在维特比学院完成的课程包括基本编程和数据科学要求，而在文学、艺术和科学学院学院完成普通教育和写作要求的课程。

　　所有攻读该学位课程的学生必须具备以下领域的核心知识:

　　信息系统和技术基础

　　编程基础知识

　　统计数据

　　数据管理

　　机器学习

　　b\关于课程

　　Major Core Requirements 专业核心要求：

　　编程要求 (6-8学分)：

　　ITP 115 Programming in Python Units: 2

　　Python编程(2学分)

　　选择下列一个选项

　　选项一:

　　ITP 265 Object-Oriented Programming Units: 4

　　面向对象编程 4学分

　　选项二:

　　CSCI 102L Fundamentals of Computation Units: 2

　　计算原理 2学分

　　CSCI 103L Introduction to Programming Units: 4

　　介绍编程 4学分

　　数据科学 (16 学分)

　　DSCI 250 Introduction to Data Informatics Units: 4

　　数据信息学概论

　　DSCI 351 Foundations of Data Management Units: 4

　　数据管理基础

　　DSCI 352 Applied Machine Learning and Data Mining Units: 4

　　应用机器学习和数据挖掘

　　DSCI 454 Data Visualization and User Interface Design Units: 4

　　数据可视化和用户界面设计

　　统计与概率–选择一门课程(4 学分)

　　BUAD 310g Applied Business Statistics Units: 4

　　应用商业统计4学分

　　EE 364 Introduction to Probability and Statistics for Electrical Engineering and Computer Science Units: 4

　　电子工程与计算机科学概论4学分

　　MATH 208x Elementary Probability and Statistics Units: 4

　　基本概率与统计4学分

　　MATH 407 Probability Theory Units: 4

　　概率论4学分

　　MATH 408 Mathematical Statistics Units: 4

　　数理统计4学分

　　基础数学–选择一门课程 (4 学分)：

　　MATH 118gx Fundamental Principles of Calculus Units: 4

　　微积分基本原理 4学分

　　MATH 125g Calculus I Units: 4

　　微积分一4学分

　　数据课程选修–选择四门课程(16学分)：

　　DSCI 429 Security and Privacy Units: 4

　　安全性和隐私 4学分

　　ITP 301 Front-End Web Development Units: 4

　　前端Web开发 4学分

　　ITP 310 Design for User Experience Units: 4

　　用户体验设计 4学分

　　ITP 487 Enterprise Data Analytics Units: 4

　　企业数据分析 4学分

　　ITP 489 In-Memory Data Modeling and Analytics Units: 4

　　内存数据建模和分析 4学分

　　学科专业化 Disciplinary Specialization (24 units)

　　根据南加州大学文学、艺术和科学学院的课程要求，在导师认可的学科专业化领域完成至少24个单元的课程。

  编辑：翁晓兰