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数据科学硕士学习的内容主要有：计算机编程、计算机智能和机器学习、数据科学和统计推断、高级统计建模、时间序列预测、数据科学高级主题、集群和云计算、贸易和金融机器学习、多媒体技术、可视化和视觉分析、网络安全、商业数据科学、高级统计推断、Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程（高等数学、线性代数、概率论、数理统计）、大数据应用开发语言、Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算课程。
材料补充：
数据科学专业的就业方向主要有：
1、大数据系统架构师：大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
2、大数据系统分析师：面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。
3、hadoop开发工程师：解决大数据存储问题。
4、数据分析师：不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
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