乔治城大学数据科学与分析硕士项目介绍
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乔治城大学数据科学与分析硕士项目介绍

2021-12-17...

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无需提供GRE即可申请的数据科学类硕士项目
Avance Programming Topics – ONLINE (no creit)

Introuction to Data Analytics

Massive Data Funamentals

Scientific an Analytical Visualization

Probabilistic Moeling an Statistical Computing

Statistical Learning for Analytics

选修课列表

Computational Linguistics – Avance Python

Data Ethics Privacy & Security

Structures an Algorithms for Analytics

Data Structures, Objects, an Algorithms in Python

Avance Algorithms for Analytics

Time Series

Optimization

Avance Analytics an Applie Math for Streaming an High Dimension Data an Applications

Av. Web Dev an Apps for Data Science

Natural Language Processing for Data Analytics

Geographic Information Systems (GIS) an Applications

Neural Networks an Deep Learning

Digital Storytelling

Avance Machine Learning

Machine Learning App Deployment

Relational an Semi-Structure Databases an SQL Programming

Image Mining an Computer Vision Analytics

ANLY Internship

 

学生毕业后可以从事商业智能、精准医学、政策分析、金融、营销、网上银行、大数据基础设施和教育等领域的职业,自2017年5月第一届学生毕业,该项目的毕业生的就业单位如下:

 

学生的实习单位有

 

 

申请信息

截止日期

Priority: 12月15日

Final: 1月15日

 

背景要求

要求学生学习过多元微积分,概率论和统计(或者数学统计,经济计量学,回归分析等)课程,以及熟悉计算机编程(比如R,Python, C++, Java等),线性代数,数据结构,算法分析与设计课程虽然不要求,但是对申请和学习有帮助。该项目会大量使用R或者Python,申请者已经要具有相关的能力。项目录取的学生背景很广泛,经济学,市场营销,商业,计算机科学,工程,数学,统计,语言学,公共政策等等。如果学生希望补充自己的背景,可以选择网课,社区大学或者其他方式进行补充,学校是可以接受的。

 

申请材料

简历

Statement of Purpose

成绩单,如果是非美国院校成绩单需要提供WES认证

推荐信3封

托福100【接受托福MyBest分数】或者雅思7.5

GRE:不要求

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Master of Science in Data Science an Analytics 数据科学与分析硕士

数据科学与分析硕士项目的学生将在数据科学和分析方面建立强大的知识库和坚实的基础,涉及的内容包括大数据和云计算、机器和深度学习、交互式和复杂的可视化方法、高级数据库、对象、算法、文本挖掘和自然语言处理,以及高级数学和统计建模。使用的语言包括 R、Python 和 SQL。学生还学习额外的关键技能,包括决策科学、数据通信、视觉叙事发展、团队合作和复杂问题解决技巧。毕业生从事商业智能、分析和决策等领域的职业;医学分析;公共政策,政府和政治分析;金融,营销和银行分析;大数据基础设施和云计算;全球健康分析以及其他依赖数据的领域。该项目还为希望攻读数据科学与分析、应用数学、统计学、计算机科学或经济学等专业的博士学位的学生做好准备。

 

该项目2018年招生55人,2019年招生80人,2020年招生50人,2021年招生120人。

 

该项目适合刚毕业于且具有很强的数学和统计背景,或者寻求专业进步或职业轨道转变的职业中期专业人士。全日制学生完成学位的时间为两年,转学分和/或参加暑期课程,学生最快在三个学期(16 个月)内完成课程,非全日制学生可能需要更长的时间(最多三年)。在下午或晚上上课,以方便非全日制学生上课。学生需要完成30个学分,含15个学分的核心课程,15学分的选修课程。

核心课程包括:

Avance Programming Topics – ONLINE (no creit)

Introuction to Data Analytics

Massive Data Funamentals

Scientific an Analytical Visualization

Probabilistic Moeling an Statistical Computing

Statistical Learning for Analytics

选修课列表

Computational Linguistics – Avance Python

Data Ethics Privacy & Security

Structures an Algorithms for Analytics

Data Structures, Objects, an Algorithms in Python

Avance Algorithms for Analytics

Time Series

Optimization

Avance Analytics an Applie Math for Streaming an High Dimension Data an Applications

Av. Web Dev an Apps for Data Science

Natural Language Processing for Data Analytics

Geographic Information Systems (GIS) an Applications

Neural Networks an Deep Learning

Digital Storytelling

Avance Machine Learning

Machine Learning App Deployment

Relational an Semi-Structure Databases an SQL Programming

Image Mining an Computer Vision Analytics

ANLY Internship

 

学生毕业后可以从事商业智能、精准医学、政策分析、金融、营销、网上银行、大数据基础设施和教育等领域的职业,自2017年5月第一届学生毕业,该项目的毕业生的就业单位如下:

 

学生的实习单位有

 

 

申请信息

截止日期

Priority: 12月15日

Final: 1月15日

 

背景要求

要求学生学习过多元微积分,概率论和统计(或者数学统计,经济计量学,回归分析等)课程,以及熟悉计算机编程(比如R,Python, C++, Java等),线性代数,数据结构,算法分析与设计课程虽然不要求,但是对申请和学习有帮助。该项目会大量使用R或者Python,申请者已经要具有相关的能力。项目录取的学生背景很广泛,经济学,市场营销,商业,计算机科学,工程,数学,统计,语言学,公共政策等等。如果学生希望补充自己的背景,可以选择网课,社区大学或者其他方式进行补充,学校是可以接受的。

 

申请材料

简历

Statement of Purpose

成绩单,如果是非美国院校成绩单需要提供WES认证

推荐信3封

托福100【接受托福MyBest分数】或者雅思7.5

GRE:不要求

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