入學(xué)時間 | 項目時長 | 項目學(xué)費 |
/ | / | $1999/學(xué)分 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 7.0 | / |
托福 | 100 | / |
數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士項目是一門高度選擇性的項目,面向具有數(shù)學(xué),計算機科學(xué)和應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)背景的學(xué)生。該學(xué)位側(cè)重于開發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)的新方法。我們生活在“Petabyte時代”,很快就會成為“Exabyte時代。”我們的網(wǎng)絡(luò)世界正在產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),人類或人類群體無法以足夠快的速度處理這些數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)泛濫有可能改變商業(yè),政府,科學(xué)和醫(yī)療保健的方式。但是,很少有人擁有使用自動分析工具和切斷噪音以從大數(shù)據(jù)中創(chuàng)造知識所需的技能。為了解決專業(yè)人員和研究人員處理“數(shù)據(jù)潮汐波”的需要,出現(xiàn)了一門新學(xué)科。其目的是提供數(shù)據(jù)革命的基礎(chǔ)理論和方法。這個新興學(xué)科有幾個名字。我們稱之為“數(shù)據(jù)科學(xué)”,我們創(chuàng)建了世界上第一個致力于它的碩士學(xué)位項目。
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 數(shù)據(jù)科學(xué)概論 | Introduction to Data Science |
2 | 數(shù)據(jù)科學(xué)的概率和統(tǒng)計 | Probability and Statistics for Data Science |
3 | 大數(shù)據(jù) | Big Data |
4 | 推理和表征 | Inference and Representation |
5 | 深度學(xué)習(xí) | Deep Learning |
6 | 表征學(xué)習(xí)的自然語言處理 | Natural Language Processing with Representation Learning |
7 | 自然語言理解與計算語義學(xué) | Natural Language Understanding and Computational Semantics |
8 | 基于優(yōu)化的數(shù)據(jù)分析 | Optimization-based Data Analysis |
9 | 優(yōu)化與線性代數(shù)計算 | Optimization and Computational Linear Algebra |
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