计划概述

计算,数据科学和社会(CDSS)的划分赞助了一个指定的重点在计算和数据科学和工程(DE-CDSE)中,这是一个致力于开发新课程和扩展旨在开发和传播的计划的计划使用数值和计算工具进一步研究多个学科。

这种跨学科毕业研究生认识到在一系列领域中进行高级计算技术的积分作用,用于分析复杂物理系统,例如计算机芯片制造,电池造型,涡轮设计,飞机原型测试,气候变化和明星形成,等。

数学建模和模拟的计算能力的显着增加导致科学计算现在在复杂物理系统的分析中起着重要作用,例如计算机芯片制造,电池造型,涡轮设计,飞机原型测试,气候变化和明星的形成,命名几个。最近,太多的数据已成为另一个引人注目的问题:无线电望远镜,DNA排序器,粒子加速器,传感器网络,社交网络和互联网都收集更多的数据,而不是人类可以分析和理解。在这种情况下,需要使用统计和机器学习,以及数据可视化,从数据中提取有用的信息。提到的问题的解决方案具有共同的许多数学,统计和计算技术。

任务

该项目只对已经在加州大学伯克利分校攻读博士学位的学生开放。爱游戏电竞

加州大学伯克利分校的计算和数据科学与工程项目的指定重点培训学生使用和管理科学数据,无论是在分析复杂的物理系统,还是在使用统计和机器学习,以及数据可视化,从传感器收集的海量数据中提取有用信息。CDSE项目致力于开发新的课程和扩展项目,旨在开发和传播使用数值和计算工具,以进一步研究跨多个学科。为此,CDSE项目将积极支持相关领域的科学家、工程师和技术专家的培训和多学科教育。

CDSE项目跨越多个学科,参与的系包括计算机科学、数学、化学、机械工程、天文学、神经科学和政治学等。在毕业时,学生的成绩单和文凭上获得“X博士学位,指定计算和数据科学与工程”。这一指定证明他或她已经参与并成功完成了一个指定重点,除了博士学位的部门要求之外,完成了DE-CDSE也将被公布在学生的成绩单上。

活动包括:

  • 识别现有的和鼓励开发的新课程,以最好地服务于教育计算科学和工程学生

  • 通过本科生和研究生和博士后研究人员鼓励参与CDSE研究活动,并且可能是经验丰富的专业人士寻求开发能让其职业有益的新技能

  • 支持正式的短期“训练营”教育项目,包括现场和网络课程,完成后可获得证书

  • 支持暑期学校、系列研讨会和辅导课

  • 将这些活动与劳伦斯伯克利国家实验室(LBNL)进行整合

科学、工程、金融和社会科学的许多领域都将建模、模拟和数据分析作为必要的工具来推进各自的领域。有时,这是由于需要执行无法轻易直接测量的系统模拟,有时是由于需要大量计算才能理解的大量数据集的不断增加。两者都需要利用计算机组件和体系结构(包括并行计算)不断进步所带来的计算能力。