数据科学硕士

　　西北大学以严格录取出名，其中中国申请者的录取率低于1%。2022年，西北大学本科生整体录取率仅为7%，其中常规录取率为6.4% [6] ，位列美国录取率最低的学校之一。下面由出国留学网小编为你们详细介绍美国西北大学数据科学硕士课程设置情况！

　　美国西北大学数据科学硕士课程设置全面介绍

　　 一、美国西北大学数据科学硕士课程设置

　　项目的课程设置还是挺用心的，一共12门课程，包括6门核心课程、1门数据管理课程、4门专业方向课程，以及一个毕业项目。

　　核心课程：面向数据科学家的数学、R语言、应用统计、数据科学与数字化转型、数据库系统与数据准备、实用机器学习、决策分析

　　分析与建模方向课程：用于监督式学习的数据建模、用于非监督式学习的数据建模、时间序列分析及预测、用于数据科学的Python

　　分析管理方向课程：面向技术管理者的会计和金融、商业领导与沟通、业务流程分析、管理咨询

　　人工智能方向课程：自然语言处理、人工智能和深度学习、监督学习方法、用于数据科学的Python

　　数据课程方向课程：数据工程基础、分析应用程序工程、业务流程分析、Go语言数据工程了解更多美国大学专业，欢迎咨询托普仕留学

　　技术创业方向课程：技术创业、面向技术管理者的会计和金融、业务流程分析、管理咨询

　　二、美国西北大学数据科学硕士申请时间

　　目前项目还没有正式宣布23fall的申请时间，我们可以先参考下同学院的Accelerated MA in Public Policy and Administration项目：MPPA 22fall第一轮12月1日截止，第二轮1月15日截止。

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　　南加大传媒数据科学硕士将传媒课程与计算机编程以及数据分析课程结合，为传媒学生提供了学习数据分析课程的申请途径。下面出国留学网小编就给大家分享一下该项目的详细内容，帮助同学们选校选专业。

　　南加大传媒数据科学硕士项目全面解析

　　一、南加大传媒数据科学硕士项目简介

　　这个项目是由在传媒领域首屈一指的南加大Annenberg传媒学院以及南加大Viterbi工程学院的一个强强联合，将媒体、市场营销以及沟通的人类和社会方面的高级课程与基础计算机编程课程和数据科学、机器学习、数据可视化、人类的高级课程相结合。获得数据分析思维方式和独特的分析技能组合，为在传媒、内容决策和数据分析方面的职业生涯做好准备。

　　二、南加大传媒数据科学硕士申请要求

　　在录取方面比较特殊，学生需要被两个学院均录取。

　　1.截止日期：奖学金批次2021年12月15日/2022年1月15日（2023年的待公布）

　　2.网上在线申请–通过Viterbi工程学院的网申进行申请。

　　3.简历

　　4.一封推荐信

　　5.大学成绩单

　　6.申请文书

　　：2023-2024 学年的不要求。

　　L：90+，完整美本经历的学生可以免除

　　三、南加大传媒数据科学硕士课程设置

　　项目要求完成修读32个学分，包括了20个学分的基础课程，4个学分的数据课程核心课，8个学分的传媒核心课。

　　基础课程（20学分，5 门课程）

　　COMM 502 多学科设计项目的理论方法（4 学分）

　　COMM 557 通信和社交网络数据科学（4 学分）

　　DSCI 510 数据科学编程原理（4 学分）

　　DSCI 549 计算思维和数据科学导论（4 学分）

　　DSCI 550 大规模数据科学（4 学分）

　　数据科学核心（4学分，1 门课程）

　　DSCI 529 安全和隐私（4 学分）

　　DSCI 552 机器学习数据科学（4 学分）

　　DSCI 553 数据挖掘的基础和应用（4 学分）

　　DSCI 554 数据可视化（4 个单元）

　　DSCI 560 数据科学专业实习（4 学分）

　　DSCI 564 数据科学的概率和统计（4 学分）

　　DSCI 599 专题（单位：1、2、3、4、5、6、7、8 - 经顾问批准）

　　通信核心（8 学分，2 门课程）

　　CMGT 507 信息管理（4 学分）

　　CMGT 510 沟通、价值观、态度和行为单元（4 学分元）

　　CMGT 515 创新与信息经济单元（4 学分）

　　CMGT 528 组织单位的网络策略（4 学分）

　　CMGT 530 通信技术单元的社会动力学（4 学分）

　　CMGT 537 视频游戏单元的产业、科学和文化（4 学分）

　　CMGT 541 综合通信策略单元（4 学分）...

　　美国有着不少的知名的大学，康奈尔大学也是美国的一所一流的大学，其数据科学硕士申请的学生也是不少的，下面是出国留学网小编整理的康奈尔大学数据科学硕士专业详细介绍，感兴趣的小伙伴来看看吧！

　　一、康奈尔大学数据科学硕士简介

　　康奈尔大学MPS in Information Science是一门交叉学科，项目时长1年，同学们有很大的灵活度能够自己选课，设计自己的学习目标。项目开设了4个学习方向：

　　Data Science 数据科学

　　Interactive Technologies 交互技术

　　User Experience 用户体验

　　Networkds， Crowds， and Markets 网络、人群与市场

　　比较热门的方向是前三个，不过MPS项目选课非常灵活，例如CS、DS、Info、金融相关的课程都提供。毕业前还有一个毕业设计project要完成，是与一些科技公司合作，解决真实工作中的问题。整体上学校没有规定的必修核心课，只有限定了类别。

　　另外项目其实是可以延期的，原本的两个学期如果延期到三个学期毕业，中间就多了一个暑假可以实习工作，有利于毕业后的就业。

　　二、康奈尔大学数据科学硕士背景要求

　　招生时比较看重申请人的写作能力、计算能力、基本的编程能力、对网页技术的理解、分析能力、对信息系统在人文认知领域的应用、以及数学基础（包括基本的微积分、统计与概率论、线性代数）。如果缺乏某些方面的学生也可以申请，学校会综合考虑整体情况。

　　建议最低的GPA要求是3.2。了解更多美国留学申请相关内容，欢迎咨询托普仕留学

　　申请截止日期：只有秋季招生，2023 Fall的截止日期是2023/01/05。春季入学只对康奈尔本科生和校友开放。

　　三、康奈尔大学数据科学硕士就业情况

　　康奈尔给学生的支持和资源非常丰富，特别是MPS项目本身就是就业导向的项目，给大家的支持就更多。MPS in IS毕业的同学，许多都选择了CS和HCI的方向，进入科技大公司的不少。学校每个学期都有校园招聘会，从进入学校的第一个秋季就开始了，所以如果是本身就有很强的求职意向的同学，完全可以在入学前就开始着手准备简历等材料，并且明确自己的求职目标。　

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　　哥伦比亚大学，正式名称为纽约市哥伦比亚大学（Columbia University in the City of New York），坐落于美国纽约曼哈顿上城区晨边高地，简称哥大，是一所私立研究型大学、美国大学协会十四所创始院校之一，常春藤盟校之一。接下来由出国留学网小编来给大家介绍哥伦比亚大学数据科学硕士！

　　1、哥伦比亚数据科学硕士

　　哥伦比亚大学的数据科学硕士专业非常优秀，该专业英文名称是 Data Science，设置于哥伦比亚大学的数据科学研究所（ Data Science Institute，简称 DSI） 。哥大利用计算机科学、统计学、工程学和运筹学等方面的优势在2012年成立了这个研究所。研究所旨在将专业知识和全校对这一革命性方法的兴趣结合起来。

　　哥伦比亚大学是该领域的开拓者，并准备将数据科学扩展到学院的每个角落。研究所推进了数据科学的最先进水平；通过应用数据科学改造所有领域、专业和部门；并确保负责任地使用数据造福社会。DSI培养下一代数据科学家，开发创新技术，促进技术的合作，以解释数据和解决紧迫的社会问题。数据科学研究所的使命是作为数据科学转化研究和教育的引擎，以及与产业高度相关的技术项目的来源。为了实现这一使命，研究所积极与各行业合作伙伴进行广泛接触，以发展互利互动。研究所提供的数据科学研究生专业也是世界上评价较高、受欢迎的先进数据科学项目之一。

　　哥伦比亚大学数据科学硕士专业项目为期1.5年。学生共需修读30个学分，无需撰写毕业论文。该专业开设获得专业成就认证必需的四门基础课程，学生可以在此课程基础上将数据科学技术运用于各自的兴趣领域。学生将有机会从事包括毕业项目在内的独创研究，并与行业合作伙伴以及教学人员沟通互动，学生还可以修习一门与创业相关的选修课或选择项目的七大中心领域中的任一主题展开学习。

　　2、哥伦比亚大学数据科学硕士专业课程设置：

　　概率论 Probability Theory

　　数据科学算法 Algorithms for Data Science

　　统计学推断与建模 Statistical Inference and Modeling

　　数据科学计算机系统 Computer Systems for Data Science

　　数据科学机器学习 Machine Learning for Data Science

　　探索性数据分析与可视化 Exploratory Data Analysis and Visualization

　　数据科学顶点与伦理 Data Science Capstone and Ethics

　　数据科学导论 Introduction to Data Science

　　数据科学概率学与统计学 Probability & Statistics for Data Science

　　转换生物信息学 Translational Bioinformatics

　　计算机科学专题：应用机器学习 Topics in Computer Science： Applied Machine Learning

　　计算机科学专题：数据科学因果推论 Topics in Computer Science： Causa...

　　美国常春藤盟校之一的哥伦比亚大学在2022年8月16日宣布推出一个新硕士项目——环境健康数据科学硕士，是一个全新的项目，很多学生对此不是特别了解。下面出国留学网小编介绍一下哥大环境健康数据科学硕士项目，感兴趣的同学可以一起来看看。

　 哥大环境健康数据科学硕士项目详细介绍

　　一、哥大环境健康数据科学硕士

　　项目设置在哥伦比亚大学梅尔曼（Mailman）公共卫生学院下的环境健康科学系，据信为美国首个该类型的硕士项目。

　　项目设计时长为12个月，但可以选择在2年内完成。项目对专业背景要求不严格，可以接受任何专业背景申请，但需修读过一些数学课程（比如至少一年的微积分课程）。另外，项目GRE为可选要求（optional），没考GRE的同学也完全可以申请。项目首届入学为2023秋季，目前已开放申请，申请截止日期为2023年6月1日。

　　此前，哥伦比亚大学已经开设有多个大数据相关硕士项目，比如常申请的就有：

　　商业分析硕士（工程学院+商学院）

　　数据科学硕士（数据科学研究院）

　　应用分析硕士（SPS学院）

　　以上三个项目都比较热门，都有一定的申请难度，尤其是商业分析硕士和数据科学硕士，难度甚高。而本次新开的这个项目，因限定在环境健康领域，预计热门程度和申请难度都会比以上三个项目低。对数据科学感兴趣的同学不妨试一试，尤其是其他专业背景想转STEM的同学。

　　二、哥大环境健康数据科学硕士申请要求

　　学历要求：本科学位以上

　　专业背景：不限专业背景，但需修读过一些数学课程（比如至少一年的微积分课程）

　　语言要求：

　　托福：总分100以上

　　雅思：总分7.5以上

　　多邻国：总分120以上

　　GRE：2023入学为可选要求

　　WES认证：国际学生成绩单必须申请WES认证

　　三、哥大环境健康数据科学硕士申请时间

　　2023秋申请时间如下：

　　申请开放：目前已开放

　　申请截止：2023年6月1日

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　　塔夫茨大学（Tufts University），新常春藤院校之一，波士顿五大名校之一。数据科学硕士Data Science， MSc是塔夫茨大学研究生申请的热门专业，下面由出国留学网小编重点介绍数据科学硕士！

　　塔夫茨大学数据科学硕士详细介绍

　　Master of Science in Data Science塔夫茨大学数据科学硕士项目

　　塔夫茨大学的数据科学课程由计算机科学系和电气与计算机工程系联合开设。该项目为期1年，要求学生至少学习30个学分，该项目建立在统计学和机器学习的学科核心之上，并再以下4个领域内提供深度课程的学习：

　　Ø 数据基础设施和系统：包括计算机网络，计算机安全，互联网规模的系统，云计算等。

　　Ø 数据分析和接口：包括人机交互，图形，可视化等。

　　Ø 数据科学的计算和理论方面：数学基础，包括信息论，信号和图像处理以及数值分析。

　　Ø 数据科学的实践：包括案例研究和数据科学原理在现实世界问题中的应用。

　　具体课程设置如下：

　　FALL TERM

　　Ø Electrical Engineering 104 Probabilistic Systems Analysis

　　Ø Computer Science 135 Introduction to Machine Learning

　　Ø Computer Science 119 Big Data

　　Ø Data science elective

　　SPRING TERM

　　Ø Mathematics 166 Statistics

　　Ø Data science elective

　　Ø Data science elective

　　Ø Data science elective

　　SPRING OR SUMMER TERM

　　Ø Computer Science 154 Special topics in the practice of Data Science

　　Ø or Data Science 293/Computer Science 283 Master’s project in Data Science

　　通过学习，毕业生将能够具备如下能力：

　　Ø 掌握各种数据分析技术，包括机器学习，优化，统计决策，信息论和数据可视化

　　Ø 有能力与工程师，科学家和计算机专业人士一起参加数据科学相关的跨学科项目

　　申请要求

　　背景要求

　　申请者本科专业是科学，技术，工程或者数学（STEM）领域

　　申请截止日期

　　1月15日

　　申请材料

　　Ø 简历

　　Ø Personal Sta...

　　近年来，数据科学专业逐渐成为澳洲的留学热门专业之一，昆士兰大学就是澳洲开设数据科学硕士专业的大学之一。今天，出国留学网带大家来了解昆士兰大学的数据科学硕士专业怎么样。

课程概要

　　做好就业准备，应对复杂的数据科学挑战，在未来全球数据科学解决方案的发展中发挥主导作用。昆士兰大学的数据科学硕士专业是澳大利亚最全面的数据科学专业，将高水平的分析和技术技能与特定行业的知识和必要的专业属性相结合。

　　你将学习计算机、统计和数学等高级课程，以及你选择的商业、金融、健康或科学选修课。在整个项目中，你将学习如何在数据密集的环境中做出明智的决策。你将使用相关的大数据工具和技术，并发展有关数据的道德使用、法律考虑、交流等基本知识。在最后一年，你还将完成与行业相关的项目。

　　既然数据支撑着数字经济，那么数据科学家就有很大的机会来彻底改变我们的工作、生活和交流方式。拥有数据科学硕士学位的你将为在澳大利亚或海外的许多行业部门、政府机构、高科技公司以及咨询和市场研究公司工作做好专业准备。

　　一流的设备设施

　　该校设施齐全，包括拥有相关工具和技术的大数据实验室；超过400个Windows、Unix和苹果工作站；20多个专业机房（其中10个24小时开放）；以及全校范围的802.11ac Wi-Fi网络。

　　课程亮点

　　你将受益于澳大利亚最全面的数据科学课程。

　　学习计算机、统计和数学等高级课程。

　　学习如何在数据密集的环境中做出明智的决策。

　　毕业时具备高水平的技术技能和创造性思维能力。

　　你将如何进行学习？

　　你的学习方式和途径是根据你所选课程的学习效果而设计的。一般来说，包括以下几种形式：

　　（1）讲座

　　（2）教程

　　（3）研究经验

　　你将学到什么？

　　在昆士兰大学，学位（degrees）被称为“课程（programs）”，科目（subjects）被称为“课程（programs）”。以下是你可以在这个项目中学习的课程示例：

　　数据科学概论

　　负责数据科学

　　大规模的数据分析

　　机器学习（Machine Learning）

　　职业生涯

　　以下是一些你可能会从事的职业：

　　（1）市场研究

　　（2）数据科学家

　　（3）风险分析师

　　（4）供应链分析

　　（5）商业智能分析

　　（6）数据矿工

　　（7）大数据工程师

　　（8）投资组合经理

　　（9）精算和分析顾问

　　（10）软件开发人员

　　数据科学家因其对现代企业成功的日益重要而受到高度赞扬。数据科学专业也是东英吉利大学的热门专业之一，今天，出国留学网带大家详细了解东英吉利大学数据科学硕士专业究竟如何。

　　本课程旨在培养高素质的数据分析师（或数据科学家），让他们在各行各业开始职业生涯。你将获得优秀的数据挖掘和统计的实践和理论基础，并有机会通过人工智能、可视化、编程和数据库操作模块定制你的学位。几乎任何行业的组织都需要收集、分析和利用大量数据来辅助战略决策，因此你将拥有良好的毕业生就业前景以及广泛的可转换技能。几乎任何行业的组织都需要收集、分析和利用大量数据来辅助战略决策，因此你将拥有良好的毕业生就业前景以及广泛的可转换技能。

　　今天的组织有大量的原始数据产生于他们的计算机化操作系统。么，他们将如何将这些信息转化为高质量的战略决策信息呢？他们需要新一代的数据分析人员，他们了解有效和高效的数据分析方法以及知识发现和数据挖掘（KDD）过程。这门课程是该领域最成熟的课程之一，拥有超过15年的历史，它提供了一个优秀的平台，帮助你在数据分析领域打造成功的职业生涯。作为一名学生，你将成为我们充满活力的研究社区的一员，并将有很好的机会获得博士学位。你将成为在数据挖掘技术和KDD（包括KDD方法）方面做出重大贡献的研究小组的一员；元启发式在规则和树归纳中的应用一切执政的感应；集群技术；特征子集选择；特色建设；时间序列分类以及在金融服务行业、医药和电信的许多应用。

　　研究小组曾与多个机构合作进行研究或顾问项目，包括：生物技术和生物科学研究委员会（BBSRC），工程和物理科学研究委员会（EPSRC），精算师学院和英国皇家学会，阿尔斯通运输，德比郡警察，猎鹰集团掌握食品、气象局、国家空中交通服务、英杰华、进化过程，苏黎世Simultec AG），维珍金钱和诺维奇足球俱乐部。更重要的是，这个学位拥有完整的特许IT专业（CITP）认证（继续学习要素），以及部分完成特许工程师（CEng）的身份从特许IT协会（BCS）。你将带着丰富的知识、有声望的关系和研究经验毕业——这将使你在你的职业生涯或进一步学习中领先于其他毕业生。

　　1.课程结构

　　数据科学硕士课程是一项为期一年的全日制课程，专为研究生和实践者设计。你也可以在两三年的时间里兼职。在本课程中，你将学习研究技术、数据挖掘、统计和人工智能或可视化等必修模块。除此之外，你还可以从一个范围内选择两个可选的模块——可能包括应用程序编程、数据库操作、人机交互、计算机视觉或一个研究主题。

　　这门课程的一个关键组成部分是你的论文，这将给你一个机会，在一名教师的监督下，深入探索一个主题或一个问题的工作（可能是与一个行业合作伙伴）。

　　最近的论文题目包括：

　　（1）大气环流模式分类规则归纳

　　（2）关键字的邮件分类

　　（3）骨科手术数据分析

　　2.教学

　　根据你的模块选择，你每周平均有15小时的时间与教学人员联系。这将是一个混合的演讲，研讨会和实验课，实验课室和研讨会巩固和扩展课堂材料。本课程有理论和实践两方面的内容，因此你将获得商业数据挖掘和统计软件方面的实际经验。作为评估的一部分，你甚至有机会参与商业数据挖掘项目，获...