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美国-宾大UPenn

宾夕法尼亚大学 UPenn
数据科学硕士


简 介

  • Penn 的数据科学工程理学硕士 (MSE) 为学生准备了广泛的以数据为中心的职业课程,这些课程将广泛应用在技术和工程、咨询、科学、政策制定,以及文学、艺术或通信领域

  • 该计划通常可以在一年半到两年内完成。它融合了 机器学习、大数据分析和统计学等领域的前沿课程,与此同时学校开设各种选修课,并有机会将这些技术应用于所选的专业领域

  • 该校的数据科学以其强大的跨学科授课传统为数据科学爱好者提供了完美的学习环境。学校与其他专业联合为学生提供了广泛的选修课,如:生物医学信息学、通信和公共政策、机器人技术、机器学习和人工智能以及数据隐私等

项目时长:1到1.5年全日制

项目授课地点:美国 宾夕法尼亚州  费城
申请要求

学术


  • 申请人必须具有学士学位或认可机构的认可同等学历
  • 建议申请人有强大的量化背景和编程经验


TOEFL


总分:100+

GRE


可选的

IELTS


总分:7.5+

其他要求




申请流程

第1步:准备好申请文件

  • 推荐信
两封学术推荐信

  • PS

Use answers to the following questions to guide your writing; please provide detailed and specific examples from academia, industry or research when possible:
 
Why are you interested in this program? 
What have you done that makes you a great candidate? 
How will you benefit from the program? 
How do you plan to contribute to the student community in SEAS while you’re here? 
Why will you succeed in the program? 
What will you do/accomplish once you have completed the program?

  • Resume

第2步:需要的其他文件

  • 扫描并上传每所就读大学的学校颁发的成绩单
  • 官方学位证书(申请时如未毕业可不提供)
  • 不强制提交 GRE 成绩
  • 提交英语语言能力成绩
  • 护照复印件
  • 本科和/或研究生学位的记录 

第3步:在线填表申请
4步:递交申请费

GT备考

  • 基础课程:

Programming Languages & Techniques (PL): Programming Languages & Techniques  or Introduction to  Software Development 

Linear Algebra  OR Computational Linear Algebra 

If students have taken these courses as part of another program, the requirement may be waived. 

For Accelerated Masters,  the programming requirement can be waived with successful completion of a B+ or higher in CIS 1200. The linear algebra requirement can be waived with a B+ or higher in Math 3120. The Stats requirement can be waived with a B+ or higher in Stat 4310. A student may also waive Foundation requirements with any other relevant course after getting department approval.  

  • 核心课程

Statistics for Data Science
 
Big Data Analytics: Big Data Analytics
 
Mining and Learning: Intro to Machine Learning or Machine Learning  or Modern Data Mining or  Data-driven Modeling and Probabilistic Scientific Computingor Data Mining: Learning from Massive Datasets

  • 技术和深度领域选修课(学生必须从下面列出的至少 3 个类别中选择课程 )

· TitleThesis/Practicum(二选一)

· Biomedicine

  Brain-Computer Interfaces

  Network Neuroscience

  AI II: Introduction to Machine Learning and Health Language Processing

  AI III: Advanced Methods and Health Applications in Machine Learning

  Introduction to Computational Biology and Biological Modeling

  Biomedical Image Analysis

  Theoretical and Computational Neuroscience

· Social/Network Science

  Ethical Algorithm Design

  Econometrics I- Fundamentals

  Econometrics III: Advanced Techniques of Cross-Section Econometrics

  Econometrics IV: Advanced Techniques of Time-Series Econometrics

  Applied Probability Models in Marketing

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    美国 - 芝加哥大学
    【公共政策】

    国家:美国
    位置:伊利诺伊·芝加哥
    简介:常年稳居全美前10
    建校:1890年


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  • 美国-杜克
    美国 - 杜克大学
    【公共政策】

    国家:美国
    位置:北卡·达勒姆
    简介:常年在全美前10
    建校:1838年


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  • 美国-CMU
    美国 - 卡内基梅隆CMU
    【商业情报与数据分析】

    国家:美国
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    简介:计算机类大牛校
    建校:1900年


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  • 美国-宾大UPenn
    美国 - 宾夕法尼亚大学
    【计算机与信息技术】

    国家:美国
    位置:宾州·费城
    简介:常春藤Ivy盟校
    建校:1740年


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  • 美国-JHU
    美国 - JHU
    【应用数学与统计学】

    国家:美国
    位置:马里兰·巴尔的摩
    简介:连续多年美国前十
    建校:1879年


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  • 加拿大-UBC
    加拿大 - 英属哥伦比亚
    【商业分析BA】

    国家:加拿大
    位置:BC省·温哥华
    简介:加拿大前三
    建校:1915年


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