伯克利数据科学基础

1. 简介

伯克利数据科学基础是加州大学伯克利分校设立的一个旨在培养数据科学领域专业人才的课程。该课程包括统计学、机器学习、数据库技术、数据可视化等方面的内容。其目标是培养具有扎实的统计学、计算机科学和领域专业知识的数据科学人才，使他们能够胜任数据科学领域的各种工作。

2. 课程安排

伯克利数据科学基础课程包括以下核心课程：

2.1 统计学基础：包括概率、统计推断、Hypothesis testing等内容。

2.2 编程基础：包括Python编程语言、Unix/Linux操作系统等。

2.3 数据库技术：包括关系型数据库、非关系型数据库、NoSQL等。

2.4 机器学习：包括监督学习、无监督学习、深度学习等。

2.5 数据可视化：包括数据可视化工具、交互式可视化、图形统计学等。

3. 知名教授

伯克利数据科学基础的教授阵容强大，其中不乏知名教授：

3.1 Michael I. Jordan：他是统计学和机器学习领域的权威人物，曾获得计算机科学领域的最高奖项——图灵奖。

3.2 Joseph M. Hellerstein：他是数据库领域的专家，研究领域包括数据管理、数据挖掘、分布式计算等。

3.3 Daniela Witten：她是统计学和机器学习领域的年轻研究者，曾被《Forbes》评选为“30位30岁以下的杰出科学家”。

4. 就业前景

伯克利数据科学基础毕业生就业前景良好。据统计，该课程毕业生的平均薪资约为12万美元/年。毕业生就业领域包括互联网公司、金融公司、媒体公司、医疗保健公司等各个行业。

总之，伯克利数据科学基础是培养数据科学领域专业人才的一流课程，如果你希望成为一名数据科学家，不妨考虑申请该课程。