地理空间数据的可访问性、空间决策支持系统和地理空间问题解决环境正在彻底改变大多数行业和学科，包括医疗保健、营销、社会服务、人类安全、教育、环境可持续性和交通运输。 为了解决数据密集型、大规模、基于位置的问题，空间数据科学专业人士利用数据科学硕士课程中提供的工程、计算机科学、数学和空间科学原理。在南加州大学硕士空间数据科学课程为学生提供的知识和技能：

了解大型基于位置的数据环境所带来的重大技术和社会挑战并做出贡献，包括架构、安全性、完整性、管理、可扩展性；了解如何获取和使用空间数据来支持大数据环境中各种形式的分析、建模和地理可视化； 和了解如何使用人工智能、机器学习和数据挖掘来增强典型的地理信息科学 (GIS) 概念和工作流程，以智能挖掘数据，从而为跨越公共、私人的各种社会挑战和问题提供以企业为中心的解决方案和非营利部门。

计算思维和数据科学导论

数据科学编程原则

大规模数据科学

大数据信息学技术基础。

空间思维概念

空间数据科学

空间规划和定制

空间选修课

空间数据库

空间分析与建模

网络和移动地理信息系统

数据科学选修课 ：

地理空间信息管理

数据管理基础

数据挖掘基础和应用

信息可视化（4 单元）

交互设计和可用性测试

数据信息学专业实习

Online Application & Application Fee

Transcripts from all Post-Secondary Institutions

Statement of Purpose

Resume/CV

Three Letters of Recommendation

Official Graduate Record Examination (GRE) Scores

TOEFL（90 单项不低于20） or IELTS Scores （6.5单项不低于6.0）

The statement of purpose should describe succinctly your reasons for applying to the proposed data science program, your preparation for this field of study, study interests, future career plans, and other aspects of your background and interests which may aid the admissions committee in evaluating your aptitude and motivation for graduate study.

DDL:

Fall June 1

作为数据科学学位日益重要的一个例子，南加州政府协会 (SCAG) 正在接待来自地区大学的数据科学学生，以支持未来几年围绕开放和大数据的新区域性倡议。 通过 Randall Lewis 的慷慨捐助，入选的研究员将在支持该地区各国政府在提供服务时更加以数据为导向和更有效方面发挥重要作用。毕业后，学生不仅具有数据科学技能，还具备领导与地理位置信息相关的公司和组织中的数据科学团队的资格。在研究所的地理设计、地理信息科学和地点以及伴随的地理空间技术的核心领域拥有丰富的专业知识和卓越的教学能力，并将在以下一个或多个领域教授课程：地理设计、地理信息科学、人类安全和地理空间情报、人口、健康和地方、空间计算、空间数据科学以及空间经济学和数据分析。

入学需要编程经验或至少一年的微积分。