数据分析工具的使用,包括人工智能、机器学习和统计,已成为进行现代科学研究的一个越来越重要的部分。卡耐基梅隆大学数据分析科学硕士开设在理学院下,为期1年,学费46,000美元。项目为寻求在数据科学的许多方面获得额外技能的学生而开设,与现有的以计算机科学或工程背景设计的学位课程不同,MS-DAS 课程是为具有基础科学背景的学生量身定制的,例如生物学、物理、数学、化学或相关领域。
学历背景:本科学士学位
专业背景:生物学、化学、数学、物理学或相关理学专业
先修课要求:需要完成Python和线性代数入门课程
语言要求:托福/雅思/多邻国,没有说明最低要求
推荐信:三封
GRE:不要求
申请费:2022年秋季申请不收取
申请截止时间:2022年1月15日
序号 | 课程介绍 | Curriculum |
1 | 数据科学的线性代数 | Linear Algebra for Data Science |
2 | 数据科学家的现代编程 | Modern Programming for Data Scientists |
3 | 科学中的大规模计算导论 | Introduction to Large-Scale Computing in Science |
4 | 计算线性代数 | Computational Linear Algebra |
5 | 研究生统计实践要领 | Essentials of Statistical Practice for Graduate Students |
6 | 应用线性模型 | Applied Linear Models |
7 | 科学中的计算建模、统计分析和机器学习 | Computational Modeling, Statistical Analysis and Machine Learning in Science |
8 | 沟通技巧和专业发展 | Communication Skills and Professional Development |