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International Journal of Data Science and Analytics
Erschienen in: International Journal of Data Science and Analytics 3/2018

19.03.2018 | Regular Paper

Data Science: a proposal for a curriculum

verfasst von: Göran Kauermann, Thomas Seidl

Erschienen in: International Journal of Data Science and Analytics | Ausgabe 3/2018

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Abstract

We define Data Science as the combination of statistical and computational data analytic approaches. We argue that only this combination allows to tackle the many problems occurring in today’s Big Data era. We outline a possible curriculum, which focuses on both statistics and computer science aspects of data analytics. The proposed curriculum is implemented in the Data Science master program run at the University Munich (www.​datascience-munich.​de). We also argue that data ethical aspects as well as practical and communication skills are essential in a modern Data Science study program.
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Fußnoten
Literatur
1.
Cleveland, W.S.: Data science: an action plan for expanding the technical areas of the field of statistics. Int. Stat. Rev. 69, 21–26 (2001)CrossRef
2.
Breimann, L.: Statistical modelling: the two cultures. Stat. Sci. 16, 199–231 (2001)CrossRef
3.
4.
Molenberghs, G., Fitzmaurice, G., Kenward, M.G., Tsiatis, A., Verbeke, G.: Handbook of Missing Data Methology. CRC Press, Boca Raton (2015)MATH
5.
Wooldridge, J.M.: Introductory Econometrics: A Modern Approach, 5th edn. South-Western, Mason (2013)
6.
Carroll, R., Ruppert, D., Stefanski, L.A., Crainiceanu, C.M.: Measurement Error in Nonlinear Models: A Modern Perspective, 2nd edn. CRC Press, Boca Raton (2006)CrossRef
Metadaten
Titel
Data Science: a proposal for a curriculum
verfasst von
Göran Kauermann
Thomas Seidl
Publikationsdatum
19.03.2018
Verlag
Springer International Publishing
Erschienen in
International Journal of Data Science and Analytics / Ausgabe 3/2018
Print ISSN: 2364-415X
Elektronische ISSN: 2364-4168
DOI
https://doi.org/10.1007/s41060-018-0113-2

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