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    Data Science
    所屬學(xué)院:工程與應(yīng)用科學(xué)學(xué)院
    申請(qǐng)難度:高 就業(yè)前景:優(yōu) 消費(fèi)水平:高
    13 QS 2023 8 U.S.NEWS 2023

    項(xiàng)目簡(jiǎn)介

    入學(xué)時(shí)間 項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng) 項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
    / 18個(gè)月至24個(gè)月 6789美元每課程

    申請(qǐng)時(shí)間

  • 開放時(shí)間
  • 語言要求

    類型 總分要求 小分要求
    雅思 7.5 /
    托福 100 /
    GRE 320+ /
    GMAT 680+ /

    其它要求

    GPA 3.0+

    培養(yǎng)目標(biāo)

    數(shù)據(jù)科學(xué)這門新興學(xué)科對(duì)于當(dāng)今世界的決策、理解觀測(cè)和解決問題至關(guān)重要。無論我們是想將人工智能技術(shù)應(yīng)用于一個(gè)問題,建立一個(gè)真實(shí)世界現(xiàn)象的計(jì)算模型,統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)一個(gè)假設(shè),還是分析結(jié)構(gòu)化、文本或圖像數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)正成為每一位科學(xué)家的重要組成部分,研究員、工程師和決策者的工具箱。賓夕法尼亞大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)工程理學(xué)碩士(MSE)為學(xué)生準(zhǔn)備了一系列以數(shù)據(jù)為中心的課程,包括技術(shù)與工程、咨詢、科學(xué)、決策、理解文學(xué)、藝術(shù)和通信模式。數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目通常可以在一年半到兩年內(nèi)完成。它融合了機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)等核心主題的前沿課程,以及各種選修課,并有機(jī)會(huì)將這些技術(shù)應(yīng)用到專業(yè)領(lǐng)域(一個(gè)深度領(lǐng)域)的選擇中。深度領(lǐng)域提供預(yù)備課程和數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域的論文或?qū)嵺`。可能的專業(yè)領(lǐng)域包括網(wǎng)絡(luò)科學(xué)(沃倫網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)科學(xué)中心)、數(shù)字人文學(xué)科(數(shù)字人文學(xué)科價(jià)格實(shí)驗(yàn)室)、生物醫(yī)學(xué)(生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究所)。以及公共政策(賓華頓預(yù)算模型和安納伯格公共政策中心),以及計(jì)算機(jī)和信息科學(xué)、電氣和系統(tǒng)工程等更傳統(tǒng)的機(jī)會(huì)。對(duì)于有興趣將數(shù)據(jù)分析和建模應(yīng)用到工程和物理科學(xué)的其他領(lǐng)域的學(xué)生,賓夕法尼亞大學(xué)提供了科學(xué)計(jì)算方面的專業(yè)項(xiàng)目。

    主要課程

    序號(hào) 課程介紹 Curriculum
    1 編程語言與技術(shù) Programming Languages & Techniques
    2 軟件開發(fā)概論 Introduction to Software Development
    3 算法與計(jì)算 Algorithms & Computation
    4 數(shù)理統(tǒng)計(jì) Mathematical Statistics
    5 優(yōu)化 線性代數(shù)
    6 數(shù)據(jù)科學(xué)統(tǒng)計(jì) STAT for Data Science
    7 大數(shù)據(jù)分析 Big Data Analytics
    8 機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 Intro to Machine Learning
    9 機(jī)器學(xué)習(xí) Machine Learning
    10 現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘 Modern Data Mining
    11 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模與概率科學(xué)計(jì)算 Data-driven Modeling and Probabilistic Scientific Computing
    12 從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí) Learning from Massive Datasets

    預(yù)約咨詢

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