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美国-JHU

约翰霍普金斯 JHU
数据科学硕士


简 介

  • 约翰霍普金斯大学的数据科学硕士课程将应用数学、统计学和计算机科学三个方面结合在一起,为学生提供完整的数据统计分析的学习

  • 该计划旨在培养下一代数据科学领导者,强调掌握将现实世界数据驱动问题转化为数学问题所需的技能,然后使用各种科学工具解决这些问题

  • 最终的数据科学Capstone Experience (EN.553.806) 是一个以研究为导向的项目,必须得到研究主管、学术顾问和内部监督委员会的批准。Capstone Experience可以在多个学期进行,但完成这个项目需要6个学分

  • 该项目的期末课程和书面论文的目标是让学生将在应用程序中学到的数据分析技术扩展到新的应用领域

项目时长:1到2年全日制

项目授课地点:美国 马里兰州 巴尔的摩
申请要求

学术


学术背景:

  • 申请人必须具有学士学位或认可机构的认可同等学历

  • 申请人本科背景最好是工程、数学、科学、金融专业,其他专业有较强量化背景也可以接受

  • 先决条件:

微积分,通过多元微积分

线性代数

微分方程

概率和统计

计算机编程(例如,在 C++ 中)


TOEFL


总分:100+

GRE


需要;可以申请有条件豁免

IELTS


总分:7+

其他要求


建议WES成绩单认证,但不强求


申请流程

第1步:准备好申请文件

  • 推荐信
三封推荐信


  • SOP

Discuss your academic and career objectives. Be specific about the field in which you plan to study and your research interests. Describe your preparation for your proposed program of study, beyond what is apparent from your transcripts. This can include research projects you have undertaken or participated in, language preparation, or other academic training.

  • PS(optional )

Provide a statement describing your personal background that is no more than one page in length. Elaborate on personal challenges or opportunities that have impacted your decision to pursue a graduate degree.

  • 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)
  • 需要提交 GRE 成绩;可以申请有条件豁免
  • 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
数据科学概论(必选)

Introduction to Data Science

核心领域
 
以下四个核心领域各一门课程。在本节中选择的课程必须与用于满足选修课部分的课程不同。推荐使用斜体的课程。

统计数据

Applied Statistics and Data Analysis

Applied Statistics and Data Analysis II

Introduction to Statistics

Bayesian Statistics

Time Series Analysis

Statistical Theory I

Statistical Theory II

Advanced Topics in Bayesian Analysis

Topics in Statistical Pattern Recognition

High-Dimensional Approximation,Probability, and Statistical Learning

Statistical Pattern Recognition Theory &

Methods

Geostatistics: Understanding Spatial Data

Causal Inference

Statistical Methods and Data Analysis

Computational Statistics


机器学习

Machine Learning for Signal Processing

Foundations of Reinforcement Learning

Deep Learning

Information Theory

Compressed Sensing and Sparse Recovery

Random Signal Analysis

Information Extraction

Introduction to Pattern Recognition (online)

Topics in Data Analysis

Research and Design in Applied Mathematics: Data Mining

High-Dimensional Approximation, Probability, and Statistical Learning

Machine Learning I

Machine Learning II

Equivariant Machine Learning

Geostatistics: Understanding Spatial Data

Randomized and Big Data Algorithms

Machine Learning: Learning Theory

Machine Learning

Machine Learning: Data to Models

Causal Inference

Machine Learning: Deep Learning

Machine Learning: Advanced Topics

Unsupervised Learning: Big Data to Low-Dimensional Representations

Probabilistic Graphical Models


优化

Modern Convex Optimization

Mathematical Game Theory

Optimization in Finance

Optimization in Data Science

Introduction to Convexity

Large-Scale Optimization for Data Science

Nonlinear Optimization I

Nonlinear Optimization II

Stochastic Search and Optimization

Combinatorial Optimization

Introduction to Control Theory and Optimization Control

Machine Learning: Optimization

Introduction to Optimization
 

计算

Computation for Engineers

Computing for Applied Mathematics

Cloud Computing

Parallel Programming

Intro Algorithms

Sketching and Indexing for Sequence

Computation Genomics: Sequences

Computational Statistics

Algorithms for Data Science


选修课

四门选修课程。核心领域中列出的课程可用于完成此要求,前提是它们没有重复计算。以下提供了附加选项,按类别分组(但所选课程可能来自不同类别)。

学期提供的信息基于过去提供的课程,并且可能会在未来几年因部门计划而发生变化。


计算医学

Introduction to Bioinformatics

Bioinformatics: Tools for Genome Analysis

Gene Expression Data Analysis and Visualization

Machine Learning for Medical Application

Computational Molecular Medicine

Foundations of Computational Biology and Bioinformatics

Introduction to Computational Immunogenetics

Algorithms for Bioinformatics

Foundations of Algorithms

Computational Genomics

计算机视觉

Image Processing and Analysis

Image Processing and Analysis II

Medical Image Analysis

Digital Signal Processing

Wavelets & Filter Banks

Compressed Sensing and Sparse Recovery

Deep Learning for Computer Vision (online)

Mathematical Image Analysis

Computer Vision

Vision as Bayesian Inference

Image Processing


数学金融

Stochastic Processes in Finance I

Stochastic Processes in Finance II

Equity Markets and Quantitative Trading

Investment Science

Introduction to Financial Derivatives

Interest Rate and Credit Derivatives

Risk Measurement and Management in

Financial Markets

Quantitative Portfolio Theory & Performance Analysis

Financial Engineering and Structured Products

Advanced Equity Derivatives

Equivariant Machine Learning

Commodities and Commodity Markets

数据科学数学

Monte Carlo Methods

High-Dimensional Approximation, Probability, and Statistical Learning

Machine Learning I

Machine Learning II

Matrix Analysis

Randomized and Big Data Algorithms


语言和语音

Information Extraction
 
Speech and Auditory Processing by Humans and Machines
 
Natural Language Processing
 
Machine Translation
 
Event Semantics in Theory and Practice

附加课程

Machine Intelligence on Embedded Systems
 
Machine Intelligence
 
Machine Perception
 
Mathematical Game Theory
 
Learning, Estimation and Control
 
Databases
 
Algorithms for Sensor-Based Robotics
 
Modern Cryptography
 
Artificial Intelligence
 
Information Retrieval and Web Agents
 
Cybersecurity Risk Management


数据科学Capstone Experience

EN.553.806 Capstone Experience

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  • 芝加哥
    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
    位置:宾州·匹兹堡
    简介:计算机类大牛校
    建校:1900年


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  • 1
    美国 - 宾夕法尼亚大学
    【公共政策】

    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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  • 香港大学
    香港 - 香港大学
    【公共管理MPA】

    国家:中国香港
    位置:香港·薄扶林道
    简介:亚洲常春藤
    建校:1911年


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  • 美国-哥大
    美国 - 哥伦比亚大学
    【商业分析BA】

    国家:美国
    位置:纽约州·纽约
    简介:美国常春藤Ivy盟校
    建校:1754年


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  • 美国-康奈尔
    美国 - 康奈尔大学
    【公共管理】

    国家:美国
    位置:纽约州伊萨卡
    简介:常春藤盟校八成员之一
    建校:1865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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