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          数据科学

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          随着世界变得越来越数字化,新方法,数据整合与分析等不同的保健,天体物理学,遗传学,商业和公共政策都带来了巨大的利益场。伯克利分校的研究人员带路科学这些数据正在加速跨越许多领域的科学发现。

          数据密集型和数据驱动的伯克利分校已导致迅速增加的重要途径,建立了一些新的项目。最近补充的内容包括 伯克利研究所数据科学(出价), 上升实验室中, 伯克利人工智能研究实验室 还有一个新的 数据科学部。这些计划建立在现有的校园里许多优势,包括下面着重中心,研究所和方案。 

          选择方案

          伯克利学院的科学数据
          数据科学研究所(出价)伯克利通过推进跨学科的,数据驱动的发现促进科学突破。
          西蒙斯学院
          西蒙斯学院
          西蒙斯研究所计算的理论汇集了世界领先的自然科学家探索计算和的极限。
          riselab
          riselab Ion Stoica
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          d-LAB
          d实验室帮助大学伯克利分校的教职员工和研究生与世界一流的研究密集型的社会科学数据向前发展。
          SDAV研究所
          SDAV研究所
          可扩展的数据管理,分析和可视化(SDAV)支持通过提供先进的技术解决方案,突破科学的努力。
          EECS
          EECS Ben Recht
          EECS,电气工程和计算机科学,是排名第一的部门随着恒星的研究人员的科技前沿信息。
          统计
          除了开发的基本理论和方法,在统计部门的许多教师具有较强的跨学科的联系。
          中心长期的网络安全
          中心长期的网络安全
          中心长期研究网络安全支持,课程开发,研讨会,会议和宣传网络安全的未来。
          信息学院
          I School UC Berkeley
          信息学是科学,信息和数据管理与信息系统研究和教育社区提供研究生学位。
          伯克利人工智能研究实验室(贝尔)
          BAIR robot
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