入學時間 | 項目時長 | 項目學費 |
/ | 1.5年 | 47520美元/年 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | / | / |
托福 | 106 | 小分25 |
要求:學士學位;GPA3.0/4.0;完成微積分、線性代數(shù)、以及兩門入門級編程課程;
不需要GRE;三篇Essay;三封推薦信;
華盛頓大學的數(shù)據(jù)科學碩士專業(yè)專為那些想要開啟或提升他們數(shù)據(jù)科學職業(yè)生涯的學生而設計。該項目包含全日制和非全日制兩種學習方式,為學生提供實用技能,教授學生嚴格的技術(shù)性課程。上課時間從秋季開始,于每周晚上在華盛頓大學校內(nèi)進行授課。該計劃與行業(yè)相關的課程為學生提供了從大數(shù)據(jù)中提取有價值的見解的技能。在這里,學生將學習統(tǒng)計建模,數(shù)據(jù)管理,機器學習,數(shù)據(jù)可視化,軟件工程,研究設計和用戶體驗方面的專業(yè)知識,以滿足行業(yè)需求。
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 數(shù)據(jù)科學家的數(shù)據(jù)可視化 | Data Visualization for Data Scientists |
2 | 數(shù)據(jù)科學的數(shù)據(jù)管理 | Data Management for Data Science |
3 | 數(shù)據(jù)科學軟件設計 | Software Design for Data Science |
4 | 統(tǒng)計學概論 | Introduction to Statistics & Probability |
5 | 應用統(tǒng)計學與實驗設計 | Applied Statistics & Experimental Design |
6 | 用于數(shù)據(jù)科學的統(tǒng)計機器學習 | Statistical Machine Learning for Data Science |
7 | 人本數(shù)據(jù)科學 | Human-Centered Data Science |
8 | 擴展性數(shù)據(jù)系統(tǒng)和算法 | Scalable Data Systems and Algorithms |
9 | 頂石項目計劃 | Capstone Project Planning |
10 | 數(shù)據(jù)科學主題 | Topics in Data Science |
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