芝加哥大學25Fall新開環境科學碩士，免GRE
2024-10-15
4228
| 入學時間 | 項目時長 | 項目學費 |
| - | 1年 | 待定 |
| 類型 | 總分要求 | 小分要求 |
| 雅思 | 7 | / |
| 托福 | 90 | / |
不需要GRE成績
數據科學碩士(MSDS)是為有興趣從事數據科學研究職業的學生而開發的，課程由統計系、計算機科學系和大學其他許多系的教師講授。與應用數據科學碩士為就業導向型不同，MSDS是一個研究導向型項目，適合想走學術道路的學生。 另外，MSDS的學生還可以在提供給數據科學博士生的許多入門研究生課程中進行選課。這些課程涵蓋了計算機科學、優化、線性代數和統計學等領域。碩士生與博士生一起完全融入系的學術活動，未來想讀博士的同學，可以多考慮這個專業。 課程設置學生必須完成必修的5門核心課程、4門選修課和一個項目才能完成這個項目。還有三門基礎課程可供學生測試。對于不參加基礎課程考試的學生，參加該計劃的課程最少為9門，對于參加所有基礎課程的學生，最少為12門。最后，學生在計劃實習期間將能夠參與數據科學研究所研究計劃和合作伙伴關系的各種機會。
| 序號 | 課程介紹 | Curriculum |
| 1 | Computational Foundations for Data Science | 數據科學的計算基礎 |
| 2 | Mathematical Foundations for Data Science | 數據科學的數學基礎 |
| 3 | Statistical Foundations for Data Science | 數據科學的統計基礎 |
| 4 | Introduction to Data Science | 數據科學導論 |
| 5 | Systems for Data and Computers/Data Design | 數據和計算機系統/數據設計 |
| 6 | Data Interaction | 數據交互 |
| 7 | Introduction to ML and AI or Foundations of Machine Learning and AI Part I | 機器學習和人工智能簡介或機器學習和人工智能基礎第 I 部分 |
| 8 | Responsible Use of Data and Algorithms | 數據和算法的可靠使用 |
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