波士顿大学应用数据分析硕士课程旨在培养学生在大数据时代运用数据科学和分析技术进行决策和解决实际问题的能力。本文将详细介绍波士顿大学应用数据分析硕士课程设置，希望对你有所帮助。
一、波士顿大学应用数据分析硕士核心课程 (6门必修课程/共24学分）
• MET CS 544 分析和数据可视化基础
本课程旨在为学生提供数据分析领域所需的数学和实践背景。首先，课程将巩固概率和统计概念。随后，课程将研究不同类型的数据以及数据汇总技术和绘图。探索使用离散、连续和多元分布的数据群体。此外，课程还将分析测量和计算中的误差，并研究置信区间和假设检验等主题。
• MET CS 555 机器学习基础
本课程概述了处理、分析和可视化数据最常用的统计工具。主题包括简单线性回归、多元回归、逻辑回归、方差分析和生存分析。这些主题将使用R统计软件进行探讨，重点是了解如何使用和解释该软件的输出结果，以及如何将结果可视化。
• MET CS 566 算法分析
本课程将讨论设计和分析高效算法的基本方法，强调实践中使用的方法。主题包括排序、搜索、动态编程、贪婪算法、高级数据结构、图算法（最短路径、生成树、树遍历）、矩阵运算、字符串匹配、NP完备性。
• MET CS 677 Python数据科学
学生将学习用于数据分析的主要Python工具和技术。每周都会就课堂上涉及的主题布置作业和开展小型项目。这些作业将帮助学生掌握必要的统计、可视化和其他数据科学技能，以便在金融、文本处理、时间序列分析和推荐系统等各种应用中有效地使用数据科学。
• MET CS 688 网络挖掘与图分析
网络挖掘和图分析课程涵盖了网络挖掘、机器学习基础、文本挖掘、聚类和图分析等领域。其中包括学习机器学习算法基础、评估算法性能、特征工程、内容提取、情感分析、距离度量、聚类算法基础、评估聚类性能以及图分析算法基础。
• MET CS 699 数据挖掘
本课程旨在学习数据挖掘的基本概念和技术。主题包括数据准备、分类、性能评估、关联规则挖掘、回归和聚类。学生将在课堂上讨论基本的数据挖掘算法，并使用Python或R来练习数据挖掘技术。
二、波士顿大学应用数据分析硕士选修课程 (2门选修课程/共8学分）
选择选修课程时，学生应确保已具备所选课程要求的所有先决条件，或经教师同意。学生可以从以下课程中选择两门：
MET CS 550 机器学习计算数学
MET CS 689 设计和实施数据仓库
MET CS 767 高级机器学习和神经网络
MET CS 777 大数据分析
MET CS 779 高级数据库管理
MET MA 582 数理统计
总之，波士顿大学应用数据分析硕士课程综合性强、实践性强，旨在培养学生具备在大数据时代运用数据科学和分析技术进行决策和解决实际问题的能力。通过系统学习和实践，学生将获得深厚的数据分析理论基础和丰富的实践经验，从而为职业发展打下坚实的基础。