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美国-CMU

卡内基梅隆 CMU
计算数据科学硕士


简 介

  • CMU的计算数据科学硕士课程使学生具备开发下一代大规模信息系统部署所涉及的技术层以及分析这些系统产生的数据所需的技能和知识

  • 该项目创立于2004年的超大型信息系统硕士项目,旨在培养专业的超大型信息系统的设计、工程和部署的硕士生

  • 在该项目中,学生将深入研究databases, distributed algorithms and storage, machine learning, language technologies, software engineering, human-computer interaction, and design等课题

  • 通过核心课程和选修课,学生将对超大型信息系统有一个统一的认识

  • 实习和Capstone Project要求确保学生将拥有在职业生涯中取得成功所需的知识和经验

项目时长:16或20个月全日制

项目授课地点:美国 宾夕法尼亚州 匹兹堡
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,最低平均绩点 (GPA) 为 3.0 (B)

  • 申请人必须持有认可的学院或大学的学士学位或同等学位

  • 多变量微积分和线性代数的课程,这些课程的GPA>=3.0

  • 一般不要求有本科研究经验,但希望有


TOEFL


建议100+
Successful applicants will have a minimum TOEFL score of 100 (R, Lg, S, W scores all 25 or above)



GRE


要求

IELTS


建议7.5+
Successful applicants will have a minimumIELTS score of 7.5 (R7+ , L7+ , S7.5+ , W6.5+)


其他要求




申请流程

第1步:准备好申请文件

  • 推荐信

三封推荐信

  • SOP

Prepare a concise one or two page essay in PDF format that describes your primary areas of interest, your related experiences, and your objective in pursuing a graduate degree at Carnegie Mellon. Your essay should be specific in describing your interests and motivations. When describing your interests, you should explain why you think they are important areas of study and why you are particularly well-suited to pursue them. You should describe any relevant education, research, commercial, government, or teaching experience. If you are applying to more than one program, you may (but are not required to) submit a separate Statement of Purpose for each program. If you are submitting different statements, please upload as one file and include a table of contents page. Include your name and User ID on the essay.

  • Resume

Any other format will not be accepted. Outline your education, research experience, work experience, publications, scholarships awarded, prizes and honors received, society memberships, and extracurricular activities.

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)
  • 要求提交 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

  • 共同核心课程:

11-637 Foundations of Computational Data Science

15-619 Cloud Computing

10-601 Machine Learning

05-839 Interactive Data Science

11-631 Data Science Seminar

  • Systems Concentration

15-605 Operating Systems Implementation
 
15-618 Parallel Computer Architecture & Programming
 
15-640 Distributed Systems
 
15-641 Computer Networks
 
15-645 Database Systems
 
15-712 Advanced and Distributed Operating Systems
 
15-719 Advanced Cloud Computing
  
15-721 Advanced Databases
 
15-746 Advanced Storage Systems
 
15-821 Mobile and Pervasive Computing

  • Analytics Concentration

Choose one course in Machine Learning/Statistics:

10-617 Intermediate Deep Learning
 
10-701 Introduction to Machine Learning (Ph.D.)
 
10-703 Deep Reinforcement Learning & Control
 
10-707 Topics in Deep Learning
 
10-708 Probabilistic Graphical Models
 
10-715 Advanced Introduction to Machine Learning
 
10-716 Advanced ML: Theory & Methods
 
10-718 Data Analysis
 
10-725 Convex Optimization
 
11-755 Machine Learning for Signal Processing
 
11-761 Language and Statistics
 
11-777 Multimodal Machine Learning
 
11-785 Introduction to Deep Learning
 
36-705 Intermediate Statistics
 
36-708 Statistical Methods in Machine Learning

Choose one course in Software Systems:

11-642 Search Engines
 
11-737 Multilingual NLP
 
11-747 Neural Networks for NLP
 
11-788 Computational Forensics & AI
 
11-797 Question Answering
 
11-830 Computational Ethics for NLP

Choose one course with a focus on Big Data:

10-605 Machine Learning with Large Data Sets
 
10-745 Scalability in Machine Learning
 
10-805 Machine Learning with Large Data Sets
 
11-741 Machine Learning for Text Mining
 
11-775 Large-Scale Multimedia Analysis
 
11-777 Multimodal Machine Learning

  • Human-Centered Data Science (HCDS) Concentration

Choose one course in Behavioral Research Methods:

05-610 User Centered Research and Evaluation
 
05-816 Applied Research Methods

Choose two courses in HCI Methods:

05-618 Human AI Interaction
 
05-891 Designing Human Centered Systems
 
05-813 Human Factors
 
05-821 Social Web
 
05-823 E-Learning Design Principles and Methods
 
05-840 Tools for Online Learning
 
05-833 Gadgets, Sensors & Activity Recognition

05-836 Usable Privacy and Security
 
05-838 The Role of Tech in 21st Century Learning

05-872 Rapid Prototyping of Computer Systems
 
05-899 Crowd Programming
 
05-899 Learning Analytics and Educational DS
 
05-899 HCI for Startups
 
05-899 Accessibility
 
05-899 Fairness, Accountability, Transparency & Ethics
 
05-899 Persuasive Design
 
05-899 Social Data Science
 
05-899 Transformational Game Design Studio

  • Capstone Project

  • 实习

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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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