项目介绍：
南加州大学分析学硕士（ms analytics）下设在工程学院，是一个3到4学期的全日制课程，让学生在分析和数据科学的成功职业生涯中获得解决现实世界问题的知识和技能。它是为工程学科或其他职业的学生设计的，他们有兴趣加深他们在数据科学、统计学和数学方面的背景知识。编程的基本知识是需要开始过渡到更先进的统计和机器学习计算工具，这是完全涵盖在程序中。
在此项硕士课程中
学生将学习成功成为数据分析师和数据科学家所需的技能，包括总结和呈现复杂数据的能力，应用机器学习方法预测不同复杂场景的结果，并将数据转换为可操作的见解。该程序结合了统计和机器学习建模，以解决当今数据驱动世界中的实际问题。学生们通过学习所需的技能，以产生强大的分析和报告给决策者，以采取明智的决策，增加组织的价值。为了实现这些目标，他们在以下领域接受了深入的培训：
•数据管理
•数据挖掘
•数据可视化
•机器学习
•决策分析
•数据科学统计
在课程期间
将精通大量用于数据处理和分析的最新软件和编程工具，包括用于机器学习的python、r和sas可视化分析。一旦学生完成了必修课程，他们就可以选择选修课来进一步提高他们在感兴趣领域的技能。这些选修课包括（但不限于）
•数据分析咨询
•财务数据分析
•文本挖掘和推荐系统的自然语言处理
•大规模机器学习（大数据分析）
就业方向：
对分析和数据科学的需求正在急剧增长，越来越多的公司需要这些专业人士（来源如下）。我们的毕业生在广泛的数据驱动组织中工作，在零售业、银行业、娱乐业、医疗保健业、制造业、政府、运输业等行业担任专注数据科学家的职位，如金融分析师、分析顾问、分析经理和医疗保健分析员。
背景课要求：
本科背景要求计算机，数学，物理，或是经济学。
先修课要求数学课（1年微积分，1年线性代数，1学期概率与统计，
计算机的课程： （比如编程与数据结构）
建议一些商科的背景
托福90，小分不低于20 ；雅思6.5，小分不低于6.0。在英语国家完成完整本科可以免语言。
需要gre成绩。
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