毕业证书数据科学
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现在是提高技能的时候了，100%在线。
数据智能是成功企业与落后企业之间的区别。The 100 percent online University of Wisconsin Graduate Certificate in Data Science is designed for busy professionals ready to hone their skills in data science and build the foundation necessary to effectively work with and communicate about data.
获得相关知识，帮助你的职业发展：
- 加强数据科学技能，以跟上不断发展的领域
- Improve data literacy to more effectively communicate your analysis
- Learn how to organize and interpret data using the latest tools and methodologies
作为一名医疗保健专业人员，我需要处理和理解数据……正是在那段时间里，我意识到数据科学可以帮助我连接所有的点，这是一个我不想错过探索的领域。——Venmathi Shanmugan，华盛顿大学数据科学专业毕业生
在证书中完成的课程可以申请数据科学硕士课程，如果你选择以后注册为攻读学位的学生。了解更多关于证书课程的课程。
谁应该申请？
Data Science Graduate Certificate students learn skills that help them advance in their current jobs, gain a competitive edge in the job market, or change careers entirely. You do not need a technical background. 事实上，我们的学生来自各种各样的工作经验，包括工程、统计、数学、商业、市场营销、医疗保健和许多其他领域。
Busy adults will find the flexibility of the online format especially convenient. 了解更多关于UW在线学习的信息。
入学要求获得认可机构的学士学位。
威斯康星大学合作
数据科学研究生证书是通过数据科学硕士提供的。This certificate program is a partnership of UW-Eau Claire, UW-Green Bay, UW-La Crosse, UW-Oshkosh, UW-Stevens Point, and UW-Superior. 了解更多关于我们的校园合作伙伴和选择家庭校园。
认证
无论是在线还是在校，威斯康星大学的课程都以提供世界一流的教育和学生支持而闻名。认证是你的保证，你将以与你的领域相关的技能毕业，并受到雇主的重视。数据科学研究生证书由威斯康星大学校董会批准，并由高等教育委员会全面认可。
为了有资格进入西澳大学数据科学证书课程，学生必须满足以下要求：
- 获得认可大学的学士学位，累积GPA不低于3.0。根据对所有申请材料的审查，GPA低于3.0的学生可能会被考虑临时录取。
- 完成了基础统计学和计算机程序设计入门课程。在这些领域的相关工作经验可以考虑代替先决条件的课程。详情请咨询招生顾问。
您可能还需要：
- 你的简历。
- 一份不超过1000字的个人陈述，描述你决定攻读这个学位的原因，以及你认为你将为数据科学领域带来什么。个人陈述的空间包含在在线申请中。
入学不要求参加GMAT或GRE等能力测试。
如果你不确定你是否符合这些要求，或者你需要参加哪些课程来满足先决条件，请通过电话608-800-6762或电子邮件learn@uwex.wisconsin.edu联系入学顾问。
申请的最后期限
您的在线申请和所有必需的材料必须提交到您首选的家庭校园一般在开课前2-4周（这因校园而异）被考虑录取。
尽早开始申请将确保你有足够的时间收集所需的材料（如成绩单）并完成威斯康星大学系统在线入学申请。
国际准则
该项目欢迎来自世界各地的在线学生。在线学生没有资格获得F-1学生签证前往美国，但可以远程参加我们的在线课程。如果您的母语不是英语和/或您在美国以外的学校上学，您可能需要提供英语语言能力证明和官方翻译或学术成绩单评估。要求将根据学生的学术历史和家庭校园政策而有所不同。有关这些要求的指导以及它们如何适用于您的具体情况，请联系您首选的家庭校园招生办公室。
如果你想以国际学生的身份申请威斯康星大学系统的校园项目，请通过Go Wisconsin查阅这些资源。
如何申请
虽然你可以自由地自己申请，但许多未来的学生发现，先和招生顾问谈谈是很有帮助的。
步骤1。从我们的项目合作伙伴列表中选择一个家庭校园：威斯康星大学欧克莱尔分校，威斯康星大学绿湾分校，威斯康星大学拉克罗斯分校，威斯康星大学奥什科什分校，威斯康星大学史蒂文斯点分校和威斯康星大学苏必利尔班。了解更多关于我们的校园合作伙伴和选择家庭校园。
步骤2。使用威斯康星大学系统在线入学申请申请你喜欢的家庭校园。请查看以下您首选的家庭校园的申请说明。
*在有限的时间内，华盛顿大学将为尚未申请2025年夏季或秋季学期的学生提供申请费减免。要兑换，请在华盛顿大学在线申请支付页面使用优惠券代码APPLY25。
- 以“研究生申请人”身份申请。
- 当被问到“你是作为一名攻读学位的学生申请的吗？”，选择“是”，并且您想获得“研究生学位”。
- 选择“UW-Eau Claire”作为校园。
- 选择“数据科学-协作”的程序。
- 说明你对……感兴趣数据科学研究生证书在申请的论文部分。$56申请费*
*在有限的时间内，西澳大学扩展校区将为尚未申请2024年春季、夏季或秋季学期的学生提供申请费减免。要兑换，请在华盛顿大学在线申请支付页面使用优惠券代码APPLY24。
如果你符合条件，可以获得经济援助。
如果您申请威斯康星大学欧克莱尔分校2025年春季或之后，您将使用威斯康星大学欧克莱尔分校研究生入学申请。
- 以“研究生非学位申请人”身份申请。
- 当被问到“你是作为一名攻读学位的学生申请的吗？”，选择“否”，并且您计划参加“研究生”课程。
- 选择“UW-Green Bay”作为校园。
- 课程选择“MS Data Science Certificate”。
- 没有申请费。跳过申请费部分（证书不需要）。
- 没有资格获得经济援助。
- 以“研究生申请人”身份申请。
- 当被问到“你是作为一名攻读学位的学生申请的吗？”，选择“是”，并且您想获得“研究生学位”。
- 选择“威斯康星大学拉克罗斯分校”作为校园。
- 选择“数据科学-协作”，然后点击“数据科学证书-协作”项目。
- $56申请费*
- *在有限的时间内，西澳大学扩展校区将为尚未申请2024年春季、夏季或秋季学期的学生提供申请费减免。要兑换，请在华盛顿大学在线申请支付页面使用优惠券代码APPLY24。
- 如果你符合条件，可以获得经济援助。
- 以“研究生申请人”身份申请。
- 当被问到“你是作为一名攻读学位的学生申请的吗？”，选择“是”，并且您想获得“研究生学位”。
- 选择“UW-Oshkosh”作为校园。
- 课程选择“数据科学证书”。
- $56申请费*
- *在有限的时间内，西澳大学扩展校区将为尚未申请2024年春季、夏季或秋季学期的学生提供申请费减免。要兑换，请在华盛顿大学在线申请支付页面使用优惠券代码APPLY24。
- 如果你符合条件，可以获得经济援助。
- 以“研究生非学位申请人”身份申请。
- 当被问到“你是作为一名攻读学位的学生申请的吗？”，选择“否”，并且您计划参加“研究生”课程。
- 选择“威斯康星大学史蒂文斯点”作为校园。
- 选择“研究生非学位寻求”项目。
- 说明你对……感兴趣数据科学研究生证书在申请的论文部分。
- 没有申请费。跳过申请费部分（证书不需要）。
- 没有资格获得经济援助。
- 以“研究生非学位申请人”身份申请。
- 当被问到“你是作为一名攻读学位的学生申请的吗？”，选择“否”，并且您计划参加“研究生”课程。
- 选择“UW-Superior”作为校园。
- 选择“数据科学证书（非学位）毕业生”项目。
- 没有申请费。跳过申请费部分（证书不需要）。
- 没有资格获得经济援助。
步骤3。发送你的简历、个人陈述和推荐信；并安排将你的正式大学成绩单*（来自你所就读的每个机构）发送到你申请的母校的研究生招生办公室。
*如果你以前的学校提供电子成绩单服务，请申请电子成绩单。将你以前的学校的电子成绩单直接发送到你选择的家乡学校的录取电子邮件地址。电子成绩单通常比邮寄的实体副本更快。
5门课程，15学分，100%在线学习。
数据科学研究生证书课程在秋季，春季和夏季学期提供。所有课程都是100%在线和异步的。选择每学期选修两门课程的学生可以在一年内完成证书。
学生计划在2025年春季和夏季完成证书必须完成DS 700 DS 710 DS 715 DS 735,和DS 740。
学生计划在2025年秋季,后来完成证书需要采取三个课程:DS 700或701 DS, DS 705和710 DS。学生可以从剩下的课程中选择两门选修课程（DS 785-顶点不适用证书学生）。
数据科学证书课程是在线威斯康星大学数据科学硕士课程的一部分。你的一些同龄人将攻读证书，而其他人将攻读学位。如果您在完成证书后选择继续您的数据科学教育，您将可以选择申请数据科学硕士课程。
预习课程、作业和讨论课程简介：数据科学基础．
| 课程 | 学分 |
|---|---|
本课程介绍数据科学，并强调其在商业决策中的重要性。它概述了常用的数据科学工具以及电子表格、关系数据库、统计数据和编程作业，为数据科学应用奠定了基础。 |
3学分 |
本课程介绍数据科学，并强调其在决策中的重要性。学生将学习如何使用R编程语言分析数据。在课程中，学生将学习如何将数据导入R，整理数据，进行探索性数据分析，开发可视化，并进行统计推断。本课程旨在教授使用R进行数据整理、可视化和探索。 |
3学分 |
本课程将介绍统计方法和推理程序，重点是应用、计算机实现和结果解释。强烈建议熟悉R编程语言。主题包括简单和多元回归、模型选择、相关性、适度/相互作用分析、逻辑回归、卡方检验、Kruskal-Wallis检验、方差分析（ANOVA）、多变量方差分析（MANOVA）、因子分析和典型相关分析。 前提条件：DS 700或701。 |
3学分 |
计算机编程是数据科学的重要组成部分。在处理大型数据集时，能够编写有效、高效的代码来帮助您组织和理解数据尤为重要。在本课程中，我们将向您介绍数据科学中最广泛使用的编程语言之一：Python。你会获得经验处理实际数据,把课程与技能可以应用在其他课程数据科学项目以及女士在工作中! |
3学分 |
本课程将介绍的概念和技术来处理和思考面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据的集合,支持管理层的决策过程。 |
3学分 |
本课程探讨了科学数据管理中使用数据的各种方法。我们目前的数据是如何收集、转换、存储、使用和交付数据科学项目。 |
3学分 |
| 3学分 | |
本课程将帮助你掌握的技术,信息,和有说服力的沟通来满足组织的目标。技术交流的研究主题包括自然,结构,和解释数据。信息交流的主题包括数据可视化和数据设计的理解和行动。有说服力的沟通的研究主题包括书面,口头,而非语言的方式影响决策者。 |
3学分 |
| 3学分 | |
本课程涵盖数据分析的两个方面。首先,它教技术来生成适当可视化观众类型,任务和数据。第二,它教导方法和技术分析非结构化数据——包括文本挖掘、web文本挖掘和社会网络分析。 先决条件:DS 740 |
3学分 |
故事涉及到使用数据告诉一个令人信服的故事,帮助观众理解、参与和行动的信息。本课程结合了数据分析和显示数据的通信技术在一个丰富,引人入胜。本课程是专门设计的研究生要求MSDS程度、专注于教学生如何有效沟通见解通过数据讲故事的技巧。参与者将学习工艺引人入胜的故事,引起各种观众的共鸣和驱动决策。 先决条件:DS 700年或701年。705 DS或740 DS建议但不是必需的。 |
3学分 |
本课程检视数据科学与发展战略的组织。重点是使用一个组织的数据资产向更好的决策。课程调查使用数据科学研究开发解决方案竞争组织的挑战。特别关注了批判性研究决策,确保他们道德和避免不公正的偏见。专业行为准则以及当地和国际法规也会考虑。 先决条件:DS 740建议但不是必需的。 |
3学分 |
介绍了深度学习的理论和应用。课程开始于神经网络的研究以及如何培训他们。介绍了各种深度学习架构，包括卷积神经网络、循环神经网络和变压器。应用程序可能包括图像分类、目标检测和自然语言处理。算法将实现在Python中使用如Pytorch或TensorFlow高层框架。 先决条件:DS 740。
|
3学分 |
探索科学数据的当前和未来的应用程序作为一个战略决策工具来实现竞争优势的业务。 重点是获得从一个组织的决策价值数据资产,本课程将探讨使用数据科学研究开发解决方案竞争力的业务挑战。通过案例研究,你将检查数据科学方法如何支持业务决策,并发现数据科学家可以用一系列的方法来让人们在组织内与数据科学项目。 |
3学分 |
2025年春季
课程预习周：2025年1月21日- 1月27日学期日期：2025年1月28日- 5月9日
| 课程 | 学分 |
|---|---|
本课程提供了一个数据科学概论和强调它的重要性在业务决策。它概述了常用数据科学工具以及电子表格、关系数据库、统计和编程作业为数据科学应用奠定基础。 |
3学分 |
计算机编程是数据科学的重要组成部分。在处理大型数据集时，能够编写有效、高效的代码来帮助您组织和理解数据尤为重要。在本课程中,我们将向您介绍一种最广泛使用的编程语言对数据科学:Python。您将获得处理真实世界数据的经验，并在课程结束时获得可以应用于MS数据科学计划的其他课程以及工作中的技能！ |
3学分 |
本课程将介绍的概念和技术来处理和思考面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据的集合,支持管理层的决策过程。 |
3学分 |
| 3学分 | |
本课程将帮助你掌握技术、信息和有说服力的沟通，以达到组织目标。技术交流的研究主题包括自然,结构,和解释数据。信息沟通主题包括数据可视化和设计数据的理解和行动。说服性沟通的主题包括研究影响决策者的书面、口头和非口头方法。 |
3学分 |
| 3学分 | |
本课程涵盖数据分析的两个方面。首先,它教技术来生成适当可视化观众类型,任务和数据。其次，它教授分析非结构化数据的方法和技术——包括文本挖掘、网络文本挖掘和社会网络分析。 先决条件:DS 740 |
3学分 |
介绍了深度学习的理论和应用。本课程从学习神经网络以及如何训练它们开始。介绍了各种深度学习架构包括卷积神经网络、复发性神经网络,和变形金刚。应用程序可能包括图像分类、目标检测和自然语言处理。算法将实现在Python中使用如Pytorch或TensorFlow高层框架。 先决条件:DS 740。
|
3学分 |
探索科学数据的当前和未来的应用程序作为一个战略决策工具来实现竞争优势的业务。 重点是获得从一个组织的决策价值数据资产,本课程将探讨使用数据科学研究开发解决方案竞争力的业务挑战。通过案例研究,你将检查数据科学方法如何支持业务决策,并发现数据科学家可以用一系列的方法来让人们在组织内与数据科学项目。 |
3学分 |
2025年夏天
请求权限号课程预习周：2025年5月20日至5月26日学期日期：2025年5月27日至8月8日
| 课程 | 学分 |
|---|---|
本课程将统计方法和推理过程重点是应用程序、计算机实现,并解释结果。强烈建议熟悉R编程语言。主题包括简单的和多元回归模型选择、相关性,适度/交互分析、逻辑回归、卡方检验,克鲁斯卡尔-沃利斯检验,方差分析(方差分析),多元方差分析(MANOVA)、因子分析、典型相关分析。 前提条件：DS 700或701。 |
3学分 |
本课程将帮助你掌握技术、信息和有说服力的沟通，以达到组织目标。技术交流的研究主题包括自然,结构,和解释数据。信息沟通主题包括数据可视化和设计数据的理解和行动。有说服力的沟通的研究主题包括书面,口头,而非语言的方式影响决策者。 |
3学分 |
| 3学分 | |
探索数据科学作为战略决策工具的当前和未来应用，以实现商业竞争优势。 本课程强调从组织的数据资产中获得决策价值，将研究使用数据科学发现来开发应对竞争商业挑战的解决方案。通过案例研究，您将了解数据科学方法如何支持业务决策制定，并发现数据科学家可以使用的一系列方法，以使组织内的人员参与数据科学项目。 |
3学分 |
2025年秋季
请求权限号课程预习周：2025年8月26日- 9月1日学期日期：2025年9月2日- 12月12日
| 课程 | 学分 |
|---|---|
本课程介绍数据科学，并强调其在决策中的重要性。学生将学习如何使用R编程语言分析数据。在课程中，学生将学习如何将数据导入R，整理数据，进行探索性数据分析，开发可视化，并进行统计推断。本课程旨在教授使用R进行数据整理、可视化和探索。 |
3学分 |
本课程将介绍统计方法和推理程序，重点是应用、计算机实现和结果解释。强烈建议熟悉R编程语言。主题包括简单和多元回归、模型选择、相关性、适度/相互作用分析、逻辑回归、卡方检验、Kruskal-Wallis检验、方差分析（ANOVA）、多变量方差分析（MANOVA）、因子分析和典型相关分析。 前提条件：DS 700或701。 |
3学分 |
计算机编程是数据科学的重要组成部分。在处理大型数据集时，能够编写有效、高效的代码来帮助您组织和理解数据尤为重要。在本课程中，我们将向您介绍数据科学中最广泛使用的编程语言之一：Python。您将获得处理真实世界数据的经验，并在课程结束时获得可以应用于MS数据科学计划的其他课程以及工作中的技能！ |
3学分 |
本课程探讨了数据科学中使用的各种数据管理方法。我们介绍了如何收集、转换、存储和交付数据科学项目中使用的数据。 |
3学分 |
| 3学分 | |
| 3学分 | |
数据讲故事包括使用数据来讲述一个引人注目的故事，帮助观众理解、参与并根据信息采取行动。本课程将数据分析与通信技术相结合，以翔实和引人入胜的方式呈现数据。本课程是专门为MSDS学位的研究生水平要求而设计的，重点是教学生如何通过数据讲故事技术有效地传达见解。参与者将学习制作引人入胜的故事，与不同的观众产生共鸣，并推动决策。 先决条件：DS 700或701。705 DS或740 DS建议但不是必需的。 |
3学分 |
本课程探讨数据科学与组织发展战略的关系。重点是使用组织的数据资产来为更好的决策提供信息。课程调查使用数据科学研究开发解决方案竞争组织的挑战。特别注意严格审查决定，以确保他们是道德的，避免不公平的偏见。专业行为守则以及当地和国际条例也被考虑在内。 先决条件：建议DS 740，但不是必需的。 |
3学分 |
介绍深度学习的理论和应用。本课程从学习神经网络以及如何训练它们开始。介绍了各种深度学习架构，包括卷积神经网络、循环神经网络和变压器。应用可能包括图像分类、对象检测和自然语言处理。算法将在Python中使用Pytorch或TensorFlow等高级框架实现。 先决条件：DS 740。
|
3学分 |
2026年春季
报名时间：2025年11月10日课程预习周：2026年1月20日- 1月26日学期日期：2026年1月27日- 5月8日
| 课程 | 学分 |
|---|---|
本课程介绍数据科学，并强调其在决策中的重要性。学生将学习如何使用R编程语言分析数据。期间,学生将学习如何将数据导入到R,整洁,进行探索性数据分析,开发可视化和统计推断。本课程旨在教授使用R进行数据整理、可视化和探索。 |
3学分 |
本课程将统计方法和推理过程重点是应用程序、计算机实现,并解释结果。强烈建议熟悉R编程语言。主题包括简单和多元回归、模型选择、相关性、适度/相互作用分析、逻辑回归、卡方检验、Kruskal-Wallis检验、方差分析（ANOVA）、多变量方差分析（MANOVA）、因子分析和典型相关分析。 前提条件：DS 700或701。 |
3学分 |
计算机编程是数据科学的重要组成部分。在处理大型数据集时，能够编写有效、高效的代码来帮助您组织和理解数据尤为重要。在本课程中，我们将向您介绍数据科学中最广泛使用的编程语言之一：Python。您将获得处理真实世界数据的经验，并在课程结束时获得可以应用于MS数据科学计划的其他课程以及工作中的技能！ |
3学分 |
本课程探讨了数据科学中使用的各种数据管理方法。我们介绍了如何收集、转换、存储和交付数据科学项目中使用的数据。 |
3学分 |
| 3学分 | |
| 3学分 | |
故事涉及到使用数据告诉一个令人信服的故事,帮助观众理解、参与和行动的信息。本课程结合了数据分析和显示数据的通信技术在一个丰富,引人入胜。本课程是专门设计的研究生要求MSDS程度、专注于教学生如何有效沟通见解通过数据讲故事的技巧。参与者将学习工艺引人入胜的故事,引起各种观众的共鸣和驱动决策。 先决条件：DS 700或701。705 DS或740 DS建议但不是必需的。 |
3学分 |
本课程探讨数据科学与组织发展战略的关系。重点是使用组织的数据资产来为更好的决策提供信息。课程调查使用数据科学研究开发解决方案竞争组织的挑战。特别注意严格审查决定，以确保他们是道德的，避免不公平的偏见。专业行为守则以及当地和国际条例也被考虑在内。 先决条件：建议DS 740，但不是必需的。 |
3学分 |
介绍深度学习的理论和应用。本课程从学习神经网络以及如何训练它们开始。介绍了各种深度学习架构，包括卷积神经网络、循环神经网络和变压器。应用可能包括图像分类、对象检测和自然语言处理。算法将在Python中使用Pytorch或TensorFlow等高级框架实现。 先决条件：DS 740。
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3学分 |
威斯康辛大学网络数据科学硕士准备你数据科学家通过综合和多学科课程。完成硕士学位后，您将具备以下技能和能力：
管理和准备数据。
- 收集、准备、存储和管理数据，为数据科学任务设计解决方案。
- 管理和使用数据以各种形式,从传统数据库大数据。
将数据转化为洞察力。
- 设计和实现算法将数据转化为可操作的见解。
沟通解决方案。
- 为不同的受众创作、撰写和口头交流技术材料
- 帮助技术和非技术专业人员可视化、探索、解释数据科学发现并采取行动。
无论你住在威斯康星州还是住在其他州，学费都是每学分875美元的固定费用。
没有额外的课程或项目费用,然而,教科书是分开购买的,不包括在学费。你不需要支付隔离费用（学费之外的费用，包括学生组织的活动、设施维护和运营费用），也不需要支付技术费用。如果需要软件或特殊技术在你的一个课程,它会提供给你,包含在你的学费。
参加证书课程的学生可能有资格获得经济援助。参考你的家校园的更多信息。
数据科学华盛顿大学的经验
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