data_science_curriculum
Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
Both sides previous revisionPrevious revisionNext revision | Previous revision | ||
data_science_curriculum [2016/03/18 11:06] – hkimscil | data_science_curriculum [2018/07/25 13:17] (current) – hkimscil | ||
---|---|---|---|
Line 1: | Line 1: | ||
+ | [[https:// | ||
+ | |||
+ | * Using wearables data to monitor and prevent health problems | ||
+ | * Improving diagnostic accuracy and efficiency | ||
+ | * Turning patient care into precision medicine | ||
+ | * Advancing pharmaceutical research to find cure for cancer and Ebola | ||
+ | * Optimizing clinic performance through actionable insights | ||
+ | * Taking the risk out of prescription medicine | ||
+ | * Reducing hospital readmissions to cut healthcare costs | ||
+ | |||
+ | * Medical image analysis | ||
+ | * Genetics and Genomics | ||
+ | * Virtual assistance for patients and customer support | ||
+ | * Predictive medicine: prognosis and diagnostic accuracy | ||
+ | * Managing customer data | ||
+ | * Industry knowledge | ||
+ | |||
+ | |||
+ | * Health Care Management and Strategy | ||
+ | * Medical Informatics and Decision Management | ||
+ | * Health IT Project Management | ||
+ | * Population and Community Health Analytics | ||
+ | * Business Intelligence & The Internet of Medical Things (IoMT) | ||
+ | * Research Analytics & Predictive Analytics | ||
+ | * Health Innovation and Entrepreneurship / Capstone | ||
+ | ====== Harvard Univ. ====== | ||
+ | 2.6.1 Course Requirements for the Health Data Science SM60 Degree | ||
+ | The degree requirements include a 20 credit ordinally graded core curriculum consisting of: | ||
+ | * BST 222 Basics of Statistical Inference (Fall, 5 credits) | ||
+ | * BST 260 Introduction to Data Science (Fall, 5 credits) | ||
+ | * BST 261 Data Science II (Spring 2, 2.5 credits) | ||
+ | * BST 262 Computing for Big Data (Fall 2, 2.5 credits) | ||
+ | * BST 263 Applied Machine Learning (Spring, 5 credits) | ||
+ | An additional five credits must be taken in computer science from the following list: | ||
+ | * BST 234 Introduction to Data Structures and Algorithms (5 credits) | ||
+ | * BST 281 Genomic Data Manipulation (5 credits) | ||
+ | * APMTH 120 Applied Linear Algebra and Big Data (5 credits) | ||
+ | * BMI 713 Computational Statistics for Biomedical Science (5 credits) | ||
+ | * CS 105 Privacy and Technology (5 credits) | ||
+ | * CS 124 Data Structures and Algorithms (5 credits) | ||
+ | * CS 164 Software Engineering Computer Science (5 credits) | ||
+ | * CS 165 Data Systems (5 credits) | ||
+ | * CS 171 Visualization (5 credits) | ||
+ | * CS 187 Computational Linguistics (5 credits) | ||
+ | * STAT 171 Introduction to Stochastic Processes (5 credits) | ||
+ | 5 Twenty-five additional credits must be taken. Courses that would satisfy these requirements may come from | ||
+ | the following list of elective courses: | ||
+ | * BST 210 Applied Regression Analysis (5 credits) | ||
+ | * BST 216 Introduction to Quantitative Methods for Monitoring and Evaluation (2.5 credits) | ||
+ | * BST 223 Applied Survival Analysis (5 credits) | ||
+ | * BST 226 Applied Longitudinal Analysis (5 credits) | ||
+ | * BST 228 Applied Bayesian Analysis (5 credits) | ||
+ | * BST 254 Sec 3 Measurement Error and Misclassification (2.5 credits) | ||
+ | * BST 267 Introduction to Social and Biological Networks (2.5 credits) | ||
+ | * BST 280 Introductory Genomics & Bioinformatics for Health Research (2.5 credits) | ||
+ | * BST 282 Introduction to Computational Biology and Bioinformatics (5 credits) | ||
+ | * BST 283 Cancer Genome Analysis (5 credits) | ||
+ | * EPI 202 Elements of Epidemiologic Research: Methods 2 (2.5 credits) | ||
+ | * EPI 203 Study Design in Epidemiologic Research (2.5 credits) | ||
+ | * EPI 204 Analysis of Case-Control and Cohort Studies (2.5 credits) | ||
+ | * EPI 233 Research Synthesis & Meta-Analysis (2.5 credits) | ||
+ | * EPI 271 Propensity Score Analysis (1.25 credits) | ||
+ | * EPI 286 Database Analytics in Pharmacoepidemiology (2.5 credits) | ||
+ | * EPI 288 Data Mining and Prediction (2.5 credits) | ||
+ | * EPI 293 Analysis of Genetic Association Studies (2.5 credits) | ||
+ | * ID 271 Advanced Regression for Environmental Epidemiology (2.5 credits) | ||
+ | * RDS 280 Decision Analysis for Health and Medical Practices (2.5 credits) | ||
+ | * RDS 282 Economic Evaluation of Health Policy and Program Management (2.5 credits) | ||
+ | * RDS 285 Decision Analysis Methods in Public Health and Medicine (2.5 credits) | ||
+ | * APMTH 207 Advanced Scientific Computing: Stochastic Methods for Data Analysis, Inference and Optimization (5 credits) | ||
+ | * APMTH 221 Advanced Optimization (5 credits) | ||
+ | * BMI 701 Introduction to Biomedical Informatics (5 credits) | ||
+ | * BMI 702 Foundation of Biomedical Informatics II (2.5 credits) | ||
+ | * BMI 703 Precision Medicine I: Genomic Medicine (2.5 credits) | ||
+ | * BMI 705 Precision Medicine II: Integrating Clinical and Genomic Data (2.5 credits) | ||
+ | * BMI 706 Data Visualization for Biomedical Applications (2.5 credits) | ||
+ | * CI 722.0 Clinical Data Science: Comparative Effectiveness Research I (2.5 credits) | ||
+ | * ME 530M.1 Clinical Informatics (5 credits) | ||
+ | * STAT 260 Design and Analysis of Sample Surveys (5 credits) | ||
+ | Other courses may also be acceptable. EPI 201 (see section 2.4.3) will count as one of the 55 credit | ||
+ | ordinal courses required. Students are advised to consult with the Executive Director about any substitutions. | ||
+ | |||
+ | Core courses | ||
+ | * BST 222 Basics of Statistical Inference (5 credits) | ||
+ | * BST 260 Introduction to Data Science (5 credits) | ||
+ | * BST 261 Data Science II (2.5 credits) | ||
+ | * BST 262 Computing for Big Data (2.5 credits) | ||
+ | * BST 263 Applied Machine Learning (5 credits) | ||
+ | Epidemiology Requirement | ||
+ | * EPI 201 Introduction to Epidemiology: | ||
+ | Computing Requirement | ||
+ | * BST 234 Introduction to Data Structures and Algorithms (5 credits) | ||
+ | * BST 281 Genomic Data Manipulation (5 credits) | ||
+ | * BMI 713 Computational Statistics for Biomedical Science (5 credits) | ||
+ | * CS 105 Privacy and Technology (5 credits) | ||
+ | * CS 164 Software Engineering Computer Science (5 credits) | ||
+ | * CS 165 Data Systems (5 credits) | ||
+ | * CS 171 Visualization (5 credits) | ||
+ | * CS 187 Computational Linguistics (5 credits) | ||
+ | * STAT 171 Introduction to Stochastic Processes (5 credits) | ||
+ | Project-Based Research Course | ||
+ | * HDS 325 Health Data Science Practice (7.5 credits) | ||
+ | |||
+ | Elective Courses | ||
+ | * BST 210 Applied Regression Analysis (5 credits) | ||
+ | * BST 223 Applied Survival Analysis (5 credits) | ||
+ | * BST 226 Applied Longitudinal Analysis (5 credits) | ||
+ | * BST 228 Applied Bayesian Analysis (5 credits) | ||
+ | * BST 267 Introduction to Social and Biological Networks (2.5 credits) | ||
+ | * BST 270 Reproducible Data Science (2.5 credits) | ||
+ | * BST 282 Introduction to Computational Biology and Bioinformatics (5 credits) | ||
+ | * BST 283 Cancer Genome Analysis (5 credits) | ||
+ | * EPI 202 Elements of Epidemiologic Research: Methods 2 (2.5 credits) | ||
+ | * EPI 203 Study Design in Epidemiologic Research (2.5 credits) | ||
+ | * EPI 204 Analysis of Case-Control and Cohort Studies (2.5 credits) | ||
+ | * EPI 271 Propensity Score Analysis (1.25 credits) | ||
+ | * EPI 288 Data Mining and Prediction (2.5 credits) | ||
+ | * ID 271 Advanced Regression for Environmental Epidemiology (2.5 credits) | ||
+ | * BMI 701 Introduction to Biomedical Informatics (5 credits) | ||
+ | * BMI 702 Foundation of Biomedical Informatics II (2.5 credits) | ||
+ | * BMI 703 Precision Medicine I: Genomic Medicine (2.5 credits) | ||
+ | * BMI 705 Precision Medicine II: Integrating Clinical and Genomic Data (2.5 credits) | ||
+ | * BMI 706 Data Visualization for Biomedical Applications (2.5 credits) | ||
+ | * CI 722.0 Clinical Data Science: Comparative Effectiveness Research I (2.5 credits) | ||
+ | * ME 530M.1 | ||
+ | |||
+ | ====== temp ====== | ||
+ | <WRAP col3> | ||
+ | 클라우드 컴퓨팅 | ||
+ | 머신 러닝 | ||
+ | 텍스트 마이닝 - 분석 | ||
+ | |||
+ | Edutainment & Media | ||
+ | * 데이터조사방법론 | ||
+ | * 데이터응용프로그래밍 | ||
+ | * 애널리틱스프로젝트 | ||
+ | * 데이터베이스 | ||
+ | * 소셜미디어기획 | ||
+ | * 소셜미디어휴먼 | ||
+ | * 러닝사이언스 | ||
+ | * 객체지향프로그래밍 | ||
+ | * 소셜미디어애널리틱스 | ||
+ | * 데이터와뉴미디어 | ||
+ | * 미디어애널리틱스프로젝트 | ||
+ | |||
+ | Data-Driven Game Design | ||
+ | * 창의성과데이터 | ||
+ | * 데이터응용프로그래밍 | ||
+ | * 알고리즘 | ||
+ | * 게임애널리틱스 | ||
+ | * 애널리틱스프로젝트 | ||
+ | * 객체지향프로그래밍 | ||
+ | * 데이터사이언스와UX | ||
+ | * 시리어스게임제작및데이터분석 | ||
+ | * 데이터사이언스와UX | ||
+ | * 사물인터넷구축과활용 | ||
+ | |||
+ | Data Mining & Comp Data Sci | ||
+ | * 운영체제 | ||
+ | * 객체지향프로그래밍 | ||
+ | * 알고리즘 | ||
+ | * 데이터베이스 | ||
+ | * 데이터응용프로그래밍 | ||
+ | * 데이터마이닝 | ||
+ | * 고급통계및회귀분석 | ||
+ | * 선형대수학 | ||
+ | * 텍스트마이닝과응용 | ||
+ | * 데이터시각화 | ||
+ | * 컴퓨터비전과영상처리 | ||
+ | |||
+ | Fintech | ||
+ | * 선형대수학 | ||
+ | * 경제학원론 | ||
+ | * 조직행위론 | ||
+ | * 마케팅관리 | ||
+ | * 미분방정식 | ||
+ | * 금융해석학 | ||
+ | * 고급통계및회귀분석 | ||
+ | * 계산금융 | ||
+ | * 확률과측도 | ||
+ | * 핀테크프로젝트 | ||
+ | * 행동금융학 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | Minor prog | ||
+ | * 수학1 | ||
+ | * 수학시뮬레이션1 | ||
+ | * 확률과응용 | ||
+ | * 컴퓨터프로그래밍 | ||
+ | * 자료구조 | ||
+ | * 데이터사이언스이론 | ||
+ | * 통계학 | ||
+ | * 통계학프로그래밍 | ||
+ | * 데이터응용프로그래밍 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | </ | ||
====== Curriculum Design ====== | ====== Curriculum Design ====== | ||
아래 대 분류 섹션은 각 대학교의 DS 프로그램의 커리큘럼 내용입니다. 큰 그림으로 보면 미국의 이런 프로그램은 대개 " | 아래 대 분류 섹션은 각 대학교의 DS 프로그램의 커리큘럼 내용입니다. 큰 그림으로 보면 미국의 이런 프로그램은 대개 " | ||
+ | * 아래에서 볼드체의 부분은 커리큘럼 과정의 대강입니다 (기초-심화-종합으로 요약했습니다). | ||
+ | * 그 다음 첫단계(숫자로 시작하는 부분)는 분야입니다. (콘텐츠산업, | ||
+ | * 두번째 단계는 세부 분야입니다 (콘텐츠산업 밑에 데이터저널리즘). | ||
+ | * 세번째 단계는 관련 수업이나 교육제목입니다 (데이터저널리즘을 위해서는 데이터마이닝, | ||
+ | * **두번째와 세번째 단계를 개개인이 콘트리뷰션해 주시면 좋겠습니다.** 나중에 필요없다 싶으면 지우고 정리하고 하는 작업이 있으면 되니 부담갖지 마시고 관련 수업이나 내용을 적어 주시면 되겠습니다. | ||
+ | |||
+ | 어떻게 에디팅하는가? | ||
+ | * 로그인 | ||
+ | * 오른 쪽 부분에 작은 그림에서 처음 것을 클릭 (에디팅 페이지) | ||
+ | * 에디팅 창이 뜹니다. | ||
+ | * 스크롤 해서 내리면 '' | ||
+ | * 스페이스스페이스마이너스기호 = 첫 단계 | ||
+ | * 스페이스x4마이너스기호 = 두번째 단계 등등입니다. | ||
+ | * 웹어드레스를 그냥 쓰시면 링크가 걸립니다. https:// | ||
+ | * 좀 자세한 것은 [[https:// | ||
+ | |||
---- | ---- | ||
- | 기초(Foundation) | + | **기초(Foundation)** |
- 기초 | - 기초 | ||
- 수학 | - 수학 | ||
+ | - 통계 | ||
- 전산 | - 전산 | ||
+ | - 데이터베이스 | ||
+ | - | ||
- (사회)심리, | - (사회)심리, | ||
- | 심화(Advanced) | + | - 빅데이터 윤리 |
+ | **심화(Advanced)** | ||
- 데이터 시스템 (하둡과 같은 데이터 관리 시스템 지식: 미디어학과와는 거리가 좀 있음) | - 데이터 시스템 (하둡과 같은 데이터 관리 시스템 지식: 미디어학과와는 거리가 좀 있음) | ||
- 금융공학 | - 금융공학 | ||
Line 15: | Line 232: | ||
- 소셜미디어 분석 | - 소셜미디어 분석 | ||
- 데이터 비주얼라이제이션 | - 데이터 비주얼라이제이션 | ||
- | - 빅 데이터 분석기반 | + | - 광고 (빅 데이터 분석기반) |
- 데이터 마이닝 | - 데이터 마이닝 | ||
- | - 소셜미디어 분석 | + | - 인포메이션 리트리벌 및 웹서치 엔진 |
- 데이터 비주얼라이제이션 | - 데이터 비주얼라이제이션 | ||
- | - 웹서비스 | + | - 웹서비스 |
- | - 웹 아날리틱스 | + | - 웹 아날리틱스 |
+ | - 인포메이션 리트리벌 및 웹서치 엔진 | ||
+ | - 클라우드 컴퓨팅 | ||
+ | - 머신러닝 | ||
- 영상, 음악 서비스 | - 영상, 음악 서비스 | ||
- 데이터 분석에 기반한 영상, 음악 추천 서비스 | - 데이터 분석에 기반한 영상, 음악 추천 서비스 | ||
+ | - 클라우드 컴퓨팅 | ||
+ | - 머신러닝 | ||
+ | - 소셜네트워크 분석 | ||
- 게임 | - 게임 | ||
- 에듀테인먼트 | - 에듀테인먼트 | ||
- 부상, 부각되는 분야 | - 부상, 부각되는 분야 | ||
- 의료 서비스 | - 의료 서비스 | ||
+ | - Drug Discover | ||
- 군사 관련 서비스 | - 군사 관련 서비스 | ||
- 투자 관련 서비스 | - 투자 관련 서비스 | ||
+ | **종합** | ||
+ | - 프로젝트 연계 | ||
+ | - 캡스톤 디자인 | ||
+ | - 산학연계 | ||
+ | - 산학연계 인턴십 . . . | ||
---- | ---- | ||
data_science_curriculum.1458268569.txt.gz · Last modified: 2016/03/18 11:06 by hkimscil