当你在萨斯奎汉纳大学注册时, 您将与顾问和应用工具配对，以指导您的课程计划和安排. 以下是节选自 完整课程目录. 入学的学生遵循学年课程目录的要求，他们在其中宣布每个专业和/或辅修, 咨询他们的导师和学生 学术策划工具.
数据科学
数据科学专业是一个结合数学的专业, 统计数据, 计算机科学与应用领域，为学生提供必要的工具，追求在该领域的职业生涯. 该专业是为那些希望在数据科学学科领域拥有强大技术背景的学生而设计的.
学习目标
学生将发展:
- 熟练掌握相关的数据分析技术，如数据清洗和统计建模. (涵盖CSCI-301, CSCI-401, MATH-180)
- 熟练掌握编程语言和工具，如Python、R和数据操作库. (csci-181, csci-182, csci-281, csci301, csci-401)
- 熟练地与各种利益相关者(包括非技术受众)进行有效的口头和书面沟通. (去找找csci - 500顶石)
学生将在涵盖各种技能的课程和顶点课程中进行评估.
数据科学学士学位要求
获得数据科学理学学士学位, 学生必须完成, 成绩在C以上, 相当于以下内容:
4 cci -181计算机科学原理
4 csi -182面向对象程序设计
4 CSCI-281数据结构
4 CSCI-301数据挖掘
4 ccci -381算法
4 CSCI-401机器学习
数学-微积分1
4数学-微积分2
数学-180统计方法
4数学-线性代数
数学-211多元微积分
4数学-221离散结构
4 CSCI-500高级学术研讨会
除了上面的课程, 学生必须完成从以下列表中选择的部门以外的三门课程，或由数学和计算机科学系批准的另一门课程:
Anthropology: ANTH-162; either ANTH-235 or SOCI-245; either ANTH-341 or ANTH-310
Biology: either BIOL-101 or BIOL-102; BIOL-220; one 300-level or higher BIOL course including lab
Chemistry: CHEM-103; CHEM-242; CHEM-341
Earth and Environmental Sciences: EENV-101; one of EENV-105, EENV-220 or EENV-240; EENV-360
Ecology: ECOL-100; BIOL-220; one 300-level or higher ECOL course including lab
History: One 100-level HIST course; HIST-300; HIST-401
物理: PHYS-204; PHYS-206; either PHYS-307 or PHYS-401
Political Science: One of POLI-111, POLI-121, POLI-131 or POLI-212; POLI-205; POLI 305
Psychology: PSYC-101; PSYC-223; one 300-level or higher PSYC course
Sociology: SOCI-101; SOCI-235 or SOCI-245; one of SOCI-102, SOCI-255
重复计算的限制
计算机科学和数据科学双学位的学生不能将CSCI-301和CSCI-401作为计算机科学选修课.
跨学科的选项
主修计算机科学的学生可以很容易地完成另一个系的辅修课程. 会计等领域, 业务, 生物学, 化学, 数学, 物理学或现代语言是自然的选择. 兴趣跨越传统系线的上进心很强的学生也可以考虑自己设计的专业选择, 从几个部门的课程中制定一个综合的学习计划. 欲了解更多信息，请参阅主要和次要部分.
