伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）的数据科学专业，并提供详细的数据科学理学学士课程规划。

UIUC的数据科学专业是一个跨学科的、前沿的本科项目，充分利用了其在计算机科学、统计学和特定领域应用方面的世界级声誉。

一、 UIUC数据科学专业全面解析

1. 专业概述与项目结构

• 学位名称： 数据科学理学学士

• 学院归属： 这是一个跨学科项目，由以下三个学院联合授予学位：

1. 格里辛格工程学院 - 提供计算机科学导向

2. 文理学院 - 提供统计学和数学基础

3. 信息科学学院 - 提供数据伦理、管理和领域应用视角

• 项目理念： 该项目旨在培养下一代数据科学家，不仅掌握处理大数据的强大技术技能，还深刻理解数据的统计基础、计算算法以及在社会层面的伦理和责任。

• 核心优势：

• 顶尖的学术资源： UIUC的计算机科学和图书馆与信息科学专业常年排名全美前茅，统计学同样实力雄厚。

• 真正的跨学科整合： 学生可以从三个学院的顶级课程中汲取营养，形成全面的知识体系。

• 强调伦理与实践： 课程设置中包含数据伦理、隐私和政策，这是许多纯技术项目所缺乏的。

• 灵活的领域方向： 学生可以通过选择不同的领域课程，将数据科学技能应用到具体学科中。

2. 学位路径选择

学生需要在以下两个学位路径中选择其一，这将决定核心课程的侧重点：

1. CS导向路径

• 特点： 更侧重于数据科学的计算基础、算法设计、分布式系统和软件开发。适合对构建数据系统、机器学习平台和底层架构感兴趣的学生。

• 适合人群： 编程能力强，未来想成为数据工程师、机器学习工程师或软件工程师的学生。

2. Stat & CS导向路径

• 特点： 在计算机科学和统计学之间取得平衡。既学习必要的编程技能，又更深入地学习统计推断、建模和不确定性量化。

• 适合人群： 对数据的数学和统计解释更感兴趣，未来想成为数据分析师、统计学家或商业分析师的学生。

二、 数据科学理学学士课程规划明细（以四年制为例）

以下是一个典型的四年课程规划样本，以CS导向路径为例。Stat & CS路径的课程会略有不同（例如，可能用更多的统计理论课替代部分CS核心课）。

第一学年：奠定数学与编程基础

第一学期（秋季）

• MATH 221 微积分 I（4学分）

• CS 124 软件设计入门（3学分） - 使用Java/C++进行编程基础教学

• RHET 105 写作与研究（4学分） - 满足通识作文要求

• 通识教育课程（如社会科学）（3学分）

• 总学分：14

第二学期（春季）

• MATH 231 微积分 II（3学分）

• CS 128 软件设计入门（C++）（3学分） - CS 124的延续

• STAT 107 数据科学探索（3学分） - 使用Python进行数据科学初探，非常重要

• 通识教育课程（如人文）（3学分）

• 总学分：15

第一年建议： 确保在微积分和编程入门课程中打下坚实基础。学好STAT 107，这是你对数据科学领域的第一次正式接触。

第二学年：核心方法与理论

第三学期（秋季）

• MATH 241 微积分 III（4学分）

• CS 173 离散结构（3学分） - 计算机科学的数学基础

• STAT 207 数据科学统计方法（3学分） - 或STAT 200，统计理论核心

• IS 101 信息时代（3学分） - 了解信息科学与技术的社会层面

• 总学分：13

第四学期（春季）

• MATH 257 线性代数与计算应用（3学分） - 或MATH 415 应用线性代数

• CS 225 数据结构与软件原理（4学分） - CS核心中的核心，难度较大

• STAT 208 数据科学建模（3学分） - 学习回归、分类等模型

• 通识教育课程（3学分）

• 总学分：13

第二年建议： CS 225 是关键的挑战，务必投入大量时间。同时，线性代数和统计课程为后续的机器学习打下数学基础。

第三学年：数据科学核心与领域探索

第五学期（秋季）

• CS 277 数据工程基础（3学分） - 或CS 411 数据库系统

• CS 307 数据科学建模与学习（3学分） - 或STAT 432 数据科学基础

• 领域课程 I（3-4学分） - 开始选择你感兴趣的领域方向

• 通识教育课程（3学分）

• 总学分：12-13

第六学期（春季）

• CS 310 数据科学与人工智能中的伦理与实践（3学分） - 满足伦理要求

• 专业高级选修课（3-4学分） - 如CS 410 文本信息系统， CS 411 数据库系统等

• 领域课程 II（3-4学分）

• 自由选修课（3学分）

• 总学分：12-14

第三年建议： 开始将所学技能整合到数据工程和建模中。积极寻找实习，这是将理论知识应用于实践的关键步骤。确定你的领域方向。

第四学年：高级专题与整合

第七学期（秋季）

• 专业高级选修课（3-4学分）

• 领域课程 III（3-4学分）

• 自由选修课（3学分）

• 自由选修课（3学分）

• 总学分：12-14

第八学期（春季）

• 数据科学顶点项目（3-4学分） - 整合所有知识，解决一个真实世界的数据问题

• 完成所有剩余学分（高级选修、通识教育、自由选修）

• 准备毕业与全职工作

• 总学分：12-15

第四年建议： 顶点项目是简历上的亮点，要认真对待。秋季学期是招聘旺季，全力投入全职工作的申请和面试。

三、 重要提示与建议

1. 领域课程： 这是项目的精华之一，让你成为“懂业务的数据科学家”。常见的领域方向包括：

• 天文学、生物学、化学、经济学、金融、语言学、社会科学等。你需要完成一个特定领域的3门课程系列。

2. 先修课程链条： 务必关注严格的先修课要求。例如：

• CS 124 -> CS 128 -> CS 225

• MATH 221 -> MATH 231 -> MATH 241 -> MATH 257

• 规划不当可能导致延期毕业。

3. 实践！实践！实践！：

• 实习： 在科技公司、金融机构、研究实验室进行实习至关重要。

• 本科研究： 参与教授的数据科学相关研究项目。

• 个人项目： 在GitHub上建立自己的作品集，解决Kaggle竞赛问题。

4. 编程语言： 项目会广泛使用 Python 和 SQL，CS核心课程会使用 C++ 或 Java。熟练掌握这些语言是基本要求。

5. 学术顾问： 定期与数据科学专业的学术顾问会面，确保你的课程规划符合所有要求，并能跟上可能变化的课程设置。