課程由大學各部門的模塊組成。它融合了廣泛的學習和教學方法，這些方法因所學模塊而異。包括講座、研討會、工作坊和計算機/實踐課程等。通過獨立學習、研究和分析、案例研究和結(jié)構(gòu)化閱讀等方式進一步加強了教學元素。所有模塊都以研究為基礎(chǔ)，并在教學和評估中嵌入了研究培訓的元素。在整個課程中，學生將被鼓勵發(fā)展研究方法、技能和道德，反映出研究活躍的教職員工所使用的方法?？傮w而言，在所有模塊中，學生將被鼓勵和引導成為“研究思維者”，并發(fā)展這些關(guān)鍵技能以在未來的工作或研究中使用。DataScienceResearchProject是對數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域中一個陌生領(lǐng)域的重大研究，或者是在學生的專業(yè)領(lǐng)域中專注于數(shù)據(jù)科學的研究。該項目可以是實踐性的、理論性的，或者兩者兼有，旨在培養(yǎng)學生的研究、分析和報告寫作技能。CriticalPerspectivesinDataScience將幫助學生理解量化數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、分析和使用，以及如何從人類學的角度分析這些實踐。學生將學會從倫理和語境的角度思考量化數(shù)據(jù)，并將這些知識應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學中的實際問題，包括自己的研究項目。ProgrammingforDataScience使用廣泛應(yīng)用于各行業(yè)的流行Python軟件包。學生將學會如何收集、處理和處理現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)，并學習數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化的關(guān)鍵概念。EthicsandBiasinDataAnalytics介紹了有關(guān)倫理問題和偏見的當代辯論，這些問題是由數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計建模和人工智能在社會中的應(yīng)用所導致的。學生將了解這些問題的當代哲學研究，并學會如何將這些研究應(yīng)用于實踐。該模塊包括一篇關(guān)于倫理主題的論文，由導師指導完成。MachineLearning介紹了數(shù)據(jù)科學中機器學習所需的基本知識和技能。學生將理解現(xiàn)代回歸方法、基于決策的機器學習技術(shù)、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習等主題的理論、計算和應(yīng)用。StrategicLeadership培養(yǎng)學生理解組織、其結(jié)構(gòu)和文化所需的技能。