| 入學時間 | 項目時長 | 項目學費 |
| / | 18個月至24個月 | 6789美元每課程 |
| 類型 | 總分要求 | 小分要求 |
| 雅思 | 7.5 | / |
| 托福 | 100 | / |
| GRE | 320+ | / |
| GMAT | 680+ | / |
GPA 3.0+
數據科學這門新興學科對于當今世界的決策、理解觀測和解決問題至關重要。無論我們是想將人工智能技術應用于一個問題,建立一個真實世界現象的計算模型,統計檢驗一個假設,還是分析結構化、文本或圖像數據,數據科學和數據分析技術正成為每一位科學家的重要組成部分,研究員、工程師和決策者的工具箱。賓夕法尼亞大學數據科學工程理學碩士(MSE)為學生準備了一系列以數據為中心的課程,包括技術與工程、咨詢、科學、決策、理解文學、藝術和通信模式。數據科學項目通常可以在一年半到兩年內完成。它融合了機器學習、大數據分析和統計等核心主題的前沿課程,以及各種選修課,并有機會將這些技術應用到專業領域(一個深度領域)的選擇中。深度領域提供預備課程和數據科學應用領域的論文或實踐。可能的專業領域包括網絡科學(沃倫網絡和數據科學中心)、數字人文學科(數字人文學科價格實驗室)、生物醫學(生物醫學信息學研究所)。以及公共政策(賓華頓預算模型和安納伯格公共政策中心),以及計算機和信息科學、電氣和系統工程等更傳統的機會。對于有興趣將數據分析和建模應用到工程和物理科學的其他領域的學生,賓夕法尼亞大學提供了科學計算方面的專業項目。
| 序號 | 課程介紹 | Curriculum |
| 1 | 編程語言與技術 | Programming Languages & Techniques |
| 2 | 軟件開發概論 | Introduction to Software Development |
| 3 | 算法與計算 | Algorithms & Computation |
| 4 | 數理統計 | Mathematical Statistics |
| 5 | 優化 | 線性代數 |
| 6 | 數據科學統計 | STAT for Data Science |
| 7 | 大數據分析 | Big Data Analytics |
| 8 | 機器學習簡介 | Intro to Machine Learning |
| 9 | 機器學習 | Machine Learning |
| 10 | 現代數據挖掘 | Modern Data Mining |
| 11 | 數據驅動建模與概率科學計算 | Data-driven Modeling and Probabilistic Scientific Computing |
| 12 | 從海量數據中學習 | Learning from Massive Datasets |
賓夕法尼亞大學電氣工程碩士研究生offer一枚
賓夕法尼亞大學通識研究碩士研究生offer一枚
賓夕法尼亞大學大學計算機碩士一枚
賓夕法尼亞大學電氣工程錄取一枚
賓夕法尼亞大學電子工程碩士錄取一枚
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