一学年分为四个阶段。数据科学课程目前的授课地点如下。
第1年，周期1 |
第一年，第二阶段 |
第一年，第三阶段 |
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第1年，第4期 |
强化课程和暑期课程 |
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第2年，周期1 |
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第2年，第2阶段 |
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第2年，第三阶段 |
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第二年，第4阶段 |
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选修课程
第一阶段选修课程列表A
- 计算统计数据我
- 算法设计与分析
- 人工智能概论(强烈推荐第一年使用)
- 大数据管理概论
- 反问题1:卷积和反卷积
- 数据科学计划II(二年级推出)
- 数据科学研讨会II(第二学年)
课时2选修课程列表B
- 字符串处理算法* /数据压缩技术* *(交替年)
- 高维数据**(每隔一年)
- 认知科学研究项目(可作为数据科学项目使用;第二年;词/教学时间不同)
- 数据科学项目二(续，第二年)
- 数据科学研讨会II(续，二年级)
*每隔一学年(2018-19学年)
**每隔一学年(2019-20学年)
3课时选修课列表C
*每隔一学年(2018-19学年)
**每隔一学年(2019-20学年)
4课时选修课列表D
*每隔一学年(2018-19学年)
**每隔一学年(2019-20学年)
额外的课程
每学年，该计划还提供一些额外的课程。然而，在当前的学位结构中，这些课程不能算作数据科学专业研究20个学分的一部分。
2019-2020学年这类额外课程如下:
- 计算机视觉(周期1;第二年;将来会成为选修课)
- 深度学习(可能在2020年春季;将来会成为选修课)
- 信息检索概论(时间3;将来会成为选修课)
- 值得信赖的机器学习(周期2;第二年;将来会成为选修课)
- 多学科课程:变化世界的计算分析(第三课时开始强化课程)