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美国-罗彻斯特

罗切斯特大学
数据科学硕士


简 介

  • 罗切斯特大学的数据科学理学硕士(MS)项目为学生提供了数据科学基础和应用方面的强大培训,该项目得到了纽约州的认可

  • 30个学分的课程是为具有科学、工程、数学或商业等任何领域背景的学生设计的,可以在两到三个学期的全日制学习中完成

项目时长:2—3个学期全日制

项目授课地点:美国 纽约州 罗切斯特
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


TOEFL


总分:100+

GRE


不强制,建议递交

IELTS


总分:7+

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
The Statement of Purpose should clearly describe your:

  • Motivations for applying to the program

  • Preparation for graduate-level studies in data science

  • Study and research interests, future career plans, and other interests or aspects of your background that may aid the Admissions Committee in evaluating your aptitude and motivation for graduate study

  • Most statements are one to three pages long. Succinct statements are appreciated

  • 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
  • 三年制本科学位的申请人需要做WES认证
  • 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
  • 可选择的暑假衔接课程:

CSC 162: Data Structures and Algorithms in Python

  • 核心课程

DSCC 462: Computational Introduction to Statistics
 
DSCC 465: Introduction to Statistical Machine Learning (formerly Intermediate Statistical and Computational Methods)
 
DSCC 440: Data Mining
 
DSCC 461: Introduction to Databases (formerly Database Systems)

  • 实习

DSCC 483: Data Science Practicum

  • 选修课:

*选修课可以从以下领域选择

Computational methods

DSCC 401: Tools for Data Science (fall/spring)
 
DSCC 402: Data Science at Scale (spring)
 
DSCC 475: Time Series Analysis and Forecasting in Data Science (fall)
 
CSC 412: Human Computer Interaction (spring)
 
CSC 442: Artificial Intelligence (fall)
 
CSC 446: Machine Learning (spring)
 
CSC 444: Knowledge Representation and Reasoning in AI (fall)
 
CSC 447: Natural Language Processing (spring)
 
CSC 448: Statistical Speech and Language Processing (fall)
 
CSC 449: Machine Vision (spring)
 
CSC 452: Computer Organization (fall/spring)
 
CSC 458: Parallel and Distributed Systems (spring)
 
CSC 482: Design and Analysis of Efficient Algorithms (fall/spring)
 
CSC 486: Computational Complexity (spring)
 
CSC 576: Advanced Topics in Data Management
 
CSC 577: Advanced Topics in Computer Vision (spring)
 
CSC 578: Deep Learning (fall)
 
CSC 592: Mobile Visual Computing (fall)
 
CSSP 519: General Linear Approaches to Data Analysis II (spring)
 
BST 421W/STT 221W: Sampling Techniques (fall)
 
ECE 410/CSC 413/BCSC 570/BME 410/CVSC 534/NSCI 415/OPT 410-1 Introduction to Augmented and Virtual Reality (fall)
 
ECE 417: Introduction to Dip Using Python
 
ECE 477/CSC 464 Computer Audition (fall)
 
EESC 410: Stochastic Inverse Modeling in Geophysics (spring)
 
EESC 414: Earth Science Data Analysis (fall)
 
EESC 421: Quantitative Environmental Problem Solving

LING 424: Intro to Computational Liguistics (fall)
 
LING 450: Data Sciences for Linguistics
 
LING 470: Tools for Language Documentation
 
LING 481: Statistical and Neural Methods for Computational Linguistics (spring)
 
PHYS 573: Physics and Finance (fall)


Statistical methodology

STAT 416: Applied Statistical Methods-I (fall)
 
STAT 417: Applied Stat Methods II (spring)
 
STAT 418: Categorical Data Analysis (fall)
 
STAT 419: Nonparametric Inference (fall)
 
STAT 423: Bayesian Inference (spring)
 
STAT 476: Statistical Inference in R (spring)
 
STAT 477: Introduction to Statistical Software (fall)
 
ECE 440: Introduction to Random Processes (fall)
 
ECE 441: Detection Estimation Theory
 
ECE 442: Network Science Analytics (spring)
 
ECE 443: Probabilistic Models for Inference Estimation 
 
PHYS 403: Data Science I: Modern Statistics and Exploration of Large Data Sets (spring)
 
PHYS 525: Data Science II: Complexity and Network Theory (fall)


Health and biomedical sciences

BIOL 453: Computational Biology (spring)
 
BIOL 457L: Applied Genomics with Lab (fall)
 
BST 432: High Dimensional Data Analysis (fall)
 
BST 433: Introduction to Computational Systems Biology
 
BST 434: Genomic Data Analysis (spring)
 
BST 467: Applied Statistics in the Biomedical Sciences (spring)
 
BCSC 547: Introduction to Computational Neurosciences
 
BCSC 512: Computational Methods in Cog Sci (every other fall)
 
BCSC 513: Introduction to fMRI
 
CSPS 504/BCSC 510: Data Analysis I
 
PM 410: Introduction to Data Management/Analysis (fall/spring)
 
PM 416: Epidemiologic Methods (spring)
 
PM 421: US Health Care System (fall)
 
PM 422: Quality of Care and Risk Adjustment (spring)
 
Business and Social Science*


Business and social science

CIS 417: Introduction to Business Analytics*
 
CIS 418: Advanced Business Modeling and Analytics*
 
CIS 432: Predictive Analytics/Python*
 
CIS 434: Social Media Analytics*
 
CIS 442F: Big Data*
 
FIN 418: Quantitative Finance w/ Python*
  
MKT 412: Marketing Research*
 
MKT 436R: Marketing Analytics using R*
 
MKT 440: Pricing Analytics*
 
MKT 437: Digital Marketing Strategy*
 
MKT 451: Advanced Quant Marketing *
 
PSCI 404: Probability and Inference (fall)
 
PSCI 405: Linear Models (spring)
 
PSCI 504: Causal Inference
 
PSCI 505: Maximum Likelihood Estimation


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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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