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行业动态2023-10-08 12:33小留

很多同学都很关注Data Science |美国数据科学硕士这个问题,那么接下来就跟着小编一起来看看吧,相信你通过以下的文章内容就会有更深入的了解。

数据科学是一门结合计算机科学+数理统计+具体领域应用的交叉学科


二、美研数据科学项目开设情况

目前已经在美研院校大范围开设,我统计了一下,目前综合排名前30的院校中有24所学校开设了26个相关项目,总体选择丰富。数据科学项目多数开设在统计系下,也有开设在计算机系下,或者统计系和工程学院联合授课。

数据科学最常见的学科名称是Master in Data Science,也有部分学校命名为Master in Analytics,基本就这两类命名方式。

在学制上,所有数据科学项目都是1-2年完成,3个学期毕业,即秋季-春季-秋季这种学制安排最为常见,多数项目毕业要求为30个学分,修完10-12门课程毕业。

基本只提供秋季开学,只有约翰霍普金斯等少数几个学校提供春季开学。

三、美研数据科学项目本科申请背景要求

总体以数学、统计、工程、经济学这几类专业为主,没有绝对的本科专业要求,本科开设数据科学专业的学校数量相对没有硕士多,以杜克大学2021级学生为例:工程类背景占比34%;经济学占比24%;自然科学类占比10%。


西北大学这个项目对于纯数理背景的申请者偏好明显更高。

对于申请先修课程有严格要求,最常见的要求为:

  1. 两个学期的微积分课程,对应美本Calculus I & II,要求掌握多元微积分(Multivariable Calculus)
  2. 线性代数(Linear Algebra)
  3. 统计与概率论(Probability and Statistics)
  4. 编程语言(Computer Programming Language),以Python和R最为常见

四、数据课程项目申请材料

各个项目申请材料比较类似,总结如下:

1. 成绩单。这个最为重要,申请前30的项目总体建议不能低于3.5/4,竞争激烈的项目不低于3.7,个别学校比如范德堡需要提前做WES评估。

2. 托福。申请前30项目必须要考到100+,大部分项目托福要求100,哥伦比亚大学公布过2017级平均托福录取分为106.5,斯坦福公布过录取平均托福分数在110左右。

3. GRE。这两年因为疫情,大部分的项目对于GRE要求为可选,建议目标分数325+,NYU公布的平均录取GRE各部分平均分数:159.3(阅读)+167.4(数学)+4.14(写作)。

  1. 个人陈述。我举例宾大对于个人陈述内容的要求如下:

To help us better determine your candidacy for admission into the Data Science Program, your personal statement should clearly discuss your background while placing special emphasis on your coursework and/or your professional experience relevant to the Data Science Program. It should further elaborate your future plans and how they make you an ideal fit for the program.

主要讨论三部分内容:一是过往在数据科学方面的课程和经历,二是对于该项目的理解和认识,三是对于未来的规划。

  1. 三封推荐信
  2. 简历
  3. 先修课程要求

五、数据科学项目的主要开设课程

数据科学项目都会以核心合成+选修课程两部分组成,以哥伦比亚大学为例,核心课程包括以下七门:

1. Computer Systems for Data Science/数据科学中的计算机系统

2. Machine Learning for Data Science/数据科学中的机器学习

3. Algorithms for Data Science/数据科学中的算法

4. Probability and Statistics for Data Science/数据科学中的统计与概率论

5. Exploratory Data Analysis and Visualization/探索性数据分析和可视化

6. Statistical Inteference and Modeling/统计推理与建模

7. Data Science Capstone and Ethics/数据科学大作业

除了以上七门核心课程,哥大还要求学生完成三门选修课程,一共十门课程毕业,这也是数据科学项目常见的课程开设模式,大家上的主体课程内容相近,差别不大。

也有少部分学校比如纽约大学和乔治亚理工大学,将培养计划还分成了不同方向,也就是大家在相同的核心课程之上,通过不同方向的集中选修确立了自己的方向/Track,纽约大学的数据科学项目分为了三个Track:Data Science Track/数据科学,Data Science Biology Track/生物数据科学,Biomedical Informatics Track/生物医学信息学。乔治亚理工的分析学项目也分为了三个Track:Analytical Tools track/分析工具,Business Analytics/商业分析,Computational Data Analytics/计算数据。

六、数据科学项目毕业就业情况

那么

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