南加州大学开设的两大空间数据科学硕士专业带你探索空间数据的奥秘!

　　现如今，企业在做商业决策的时候会越来越受数据的影响，数据科学的力量已经开始渗透到生活的方方面面，从日常的衣食住行到机构组织的决策制定，空间决策支持系统和地理空间问题也需要借助数据分析来改变，从而需要更多具备实时空间数据和经济分析能力的专业人员来加入，为此南加州大学就开设了空间数据科学硕士专业，下面，就随小编来看看吧，希望对大家有所帮助：

南加州大学空间数据科学硕士专业

　　M.S. IN SPATIAL DATA SCIENCE

　　地理空间数据可访问性、空间决策支持系统和地理空间问题解决环境正在彻底改变大多数行业和学科。医疗保健、市场营销、社会服务、人类安全、教育、环境可持续发展、交通运输等领域都有大量的就业机会。为了解决数据密集型、大规模、基于位置的问题，空间数据科学专业人员利用数据科学硕士课程中提供的工程学、计算机科学、数学和空间科学原理。

　　课程设置：

　　第一年

　　Semester 1:

　　DSCI 549 Introduction to Computational Thinking and Data Science (4 units)

　　SSCI 581 Concepts of Spatial Thinking (4 units)

　　Semester 2:

　　DSCI 510 Principles of Programming for Data Science (4 units)

　　SSCI 586 Spatial Programming and Customization (4 units)

　　第二年

　　Semester 3:

　　DSCI 550: Data Science at Scale (4 units)

　　SSCI 575 Spatial Data Science (4 units)

　　Semester 4:

　　数据科学选修课:(选修一门课程，共4学分)

　　CSCI 587 Geospatial Information Management (4 units)

　　DSCI 551 Foundations of Data Management (4 units)

　　DSCI 552 Machine Learning for Data Science (4 units)

　　DSCI 553 Foundations and Applications of Data Mining (4 units)

　　DSCI 554 Information Visualization (4 units)

　　DSCI 555 Interaction Design and Usability Testing (4 units)

　　DSCI 560 Data Informatics Professional Practicum (4 units)

　　空间选修课程:(选一门，共四学分)

　　SSCI 582 Spatial Databases (4 units)

　　SSCI 583 Spatial Analysis and Modeling (4 units)

　　SSCI 591 Web and Mobile GIS (4 units)

　　申请条件：

　　获得地区认可大学STEM(科学、技术、工程和数学)或相关社会科学的本科学位。

　　令人满意的本科累计GPA(平均绩点)，最低3.0。

　　入学要求有编程经验或至少一年的微积分经验。

　　该课程的设计适用于任何背景的学生，包括有空间科学背景但没有计算机科学知识的学生，以及有计算机科学背景但没有空间科学知识的学生。

　　正式成绩单

　　至少2封推荐信

　　目的陈述:目的陈述应该简洁地描述你申请数据科学计划的原因，你对这一研究领域的准备，学习兴趣，未来的职业规划，以及你的背景和兴趣的其他方面，这可能有助于招生委员会评估你的能力和研究生学习的动机。

　　语言要求：

　　互联网的托福(iBT)成绩90分，每部分不低于20分，或雅思成绩6.5分，每部分不低于6分

　　申请截止日期：

　　2023年秋季入学申请将于2023年1月2日星期一开放。

　　2023年秋季申请的截止日期是2023年6月9日星期五。

南加州大学空间数据科学硕士专业

　　MS in Spatial Economics and Data Analysis

　　空间经济学和数据分析硕士提供了两个世界的最好的东西:经济学硕士课程与数据科学课程的核心硕士课程，与空间科学的力量相联系。在这个创新项目中，我们将与南加州大学多恩西夫文理学院经济系和空间科学研究所的全球知名教师合作。

　　课程设置：

　　第一年

　　Semester 1:

　　ECON 500 Microeconomic Analysis and Policy

　　SSCI 581 Concepts of Spatial Thinking

　　Semester 2:

　　ECON 513 Practice of Econometrics

　　SSCI 583 Spatial Analysis

　　第二年

　　ECON 570 Big Data Econometrics

　　SSCI 574 Spatial Econometrics

　　第四学期:

　　选择一门经济专业选修课:

　　ECON 506 Field Experiments

　　ECON 584 Economic Consulting and Applied Econometrics

　　ECON 587 Urban Economics

　　选择一门SSCI选修课:

　　SSCI 575 Spatial Data Science

　　SSCI 582 Spatial Databases

　　SSCI 589 Cartography and Visualization

　　申请条件：

　　在美国地区认可的学院或大学获得学士学位，或在其他国家获得同等的学士学位;

　　本科最低累计GPA为3.0

　　有不同背景的学生可以被录取。但是，我们鼓励学生完成:

　　GIS和/或遥感的入门课程(或实际/实地经验的证明)和

　　经济学原理、宏观经济学和微观经济学的本科课程。