卡耐基梅隆大学计算数据科学硕士项目分标准(Standard)、延伸(Extended)、快捷(Accelerated)三种修读模式,学制分别为16个月、20个月和12个月,总学分均为144个学分。卡耐基梅隆大学计算数据科学硕士项目开设有系统(Systems)、分析(Analytics)和人本数据科学(Human-Centered Data Science HCDS)三个专业方向。
卡耐基梅隆大学计算数据科学硕士项目专注于工程与大规模信息系统部署研究。卡耐基梅隆大学计算数据科学硕士项目的综合性课程体系有助于学生习得专业技能与知识,以开发用于下一代大规模信息系统部署相关的技术层,以及分析这些系统生成的数据。卡耐基梅隆大学计算数据科学硕士项目的毕业生将能够通过核心课程、实习经历与学期团队项目中获得对信息系统的全面理解。卡耐基梅隆大学计算数据科学硕士项目的毕业生将能够成为前沿信息技术、软件服务与社会传媒企业中备受青睐的软件工程师、数据科学家与项目经理人。
序号 | 课程介绍 | Curriculum |
1 | 数据科学研讨 | Data Science Seminar |
2 | 机器学习 | Machine Learning |
3 | 文本挖掘中的机器学习 | Machine Learning for Text Mining |
4 | 高级机器学习 | Advanced Machine Learning |
5 | 智能信息系统设计与工程 | Design and Engineering of Intelligent Information Systems |
6 | 大数据分析 | Big Data Analytics |
7 | 云计算 | Cloud Computing |
8 | 信息系统项目 | Information Systems Project |
9 | 检索引擎 | Search Engines |
10 | 多媒体数据库与数据挖掘 | Multimedia Databases and Data Mining |
11 | 大规模多媒体分析 | Large Scale Multimedia Analysis |
12 | 数据科学分析研究项目 | Data Science Analytics Capstone Project |