入學時間 | 項目時長 | 項目學費 |
9月 | 2年 | 144000人民幣/年 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 6.5 | / |
托福 | 79 | / |
畢業(yè)于認可的大學或機構,具有學士學位,成績不低于二等榮譽學士,或 畢業(yè)于認可的大學或機構,具有學士學位,成績不低于“B”,或 完成高等教育課程的學習,具有相當于學士學位的資歷。
本碩士課程項目旨在融合數(shù)據(jù)科學的基本理論、數(shù)據(jù)采集與管理、數(shù)據(jù)分析及高可擴展性的知識發(fā)現(xiàn)等專業(yè)知識和技能,為學生在大數(shù)據(jù)科學及其分析領域打下扎實基礎。
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 機器學習 | Machine Learning |
2 | 數(shù)據(jù)挖掘 | Data Mining |
3 | 優(yōu)化理論與建模 | Optimization and Modeling |
4 | 統(tǒng)計學理論 | Theory of Statistics |
5 | Python編程 | Python Programing |
6 | 數(shù)據(jù)庫原理與開發(fā) | Database Principles and Development |
7 | 高級時間序列分析 | Advanced Time Series Analysis |
8 | 醫(yī)學影像與人工智能 | Artificial Intelligence in Medical Imaging |
9 | 自然語言處理 | Natural Language Processing |
10 | 圖像處理與計算機視覺 | Image Processing and Computer Vision |
11 | 應用回歸分析 | Applied Regression Analysis |
12 | 數(shù)值算法分析 | Analysis of Numerical Algorithms |
13 | 人工智能 | Artificial Intelligence |
14 | 應用并行編程 | Applied Parallel Programming |
15 | 大數(shù)據(jù)建模與管理 | Big Data Modeling and Management |
16 | 網(wǎng)絡分析 | Web Analytics |
17 | 數(shù)據(jù)可視化 | Data Visualization |
18 | 區(qū)塊鏈 | Blockchain |
19 | 云計算 | Cloud Computing |
20 | 金融科技理論與實踐 | Fintech Theory and Practice |
21 | 動態(tài)規(guī)劃 | Dynamic Programming |
22 | 隨機過程 | Stochastic Process |
23 | 深度學習及其應用 | Deep Learning and Their Applications |
24 | 強化學習 | Reinforcement Learning |
25 | 畢業(yè)項目(6學分) | Capstone Project (6 units) |
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