麦克马斯特大学 McMaster University
计算机硕士 MS in Computer Science
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硕士研究生基于论文的专业侧重于通过在学生选择的感兴趣领域进行深入研究来提高计算理论和实践方面的知识。

麦克马斯特的计算和软件系通过教育和研究推动计算领域的发展。专注于涉及科学理论、工程实践以及两者之间接口的计算研究问题。McMaster寻求解决社会对开发信息系统和可靠、安全、可靠、高质量软件的更好方法的需求。

McMaster的研究推进了最先进的计算机软件和硬件设计、计算理论基础和系统开发。教职员工从事计算机科学与健康科学、社会科学、商业和管理以及其他自然科学和工程学科交叉领域的跨学科研究。

研究领域：

计算机系统
健康信息学和生物信息学
科学计算与优化
安全、隐私和数据分析
软件质量
计算理论与方法

项目情况

项目时长：2年全日制，9月入学

授课地点：加拿大安大略省汉密尔顿

学士学位

来自认可大学的任何学科的荣誉（4 年）学士学位或同等学历，最低平均 B+ （相当于麦克马斯特 GPA 8.5）

成绩单

Statement of Interest

这份文件应该是几段说明你有兴趣从事的研究类型; 教育和经验如何与计算和软件系的研究领域保持一致；希望在学习期间对研究计划做出的任何贡献以及计划如何做出这些贡献（方法，途径），最后证明你有能力协作和独立工作。

简历

2封学术推荐信

语言成绩

托福：88+ 雅思：6.5+

逻辑与离散数学
数据结构和算法
软件设计
嵌入式实时软件系统
可计算性和复杂性
编程语言
形式规范技术
科学计算
未来弹性数据库的基础
组合学与计算
字符串中的计算模式
并发理论
实时系统的形式化方法
机器人学习
抽象数据类型的可计算性
移动用户界面设计
形式化数学
面向服务的架构
随机网络分析
电脑动画
软件工程和计算机科学中的代数方法
进化计算
常微分方程和微分代数方程的数值方法
科学计算软件开发
函数式编程
算法设计高级专题
离散事件系统的监督控制
组合优化高级主题
图上的机器学习
声音的分析与合成
计算几何高级专题
基于模型的图像重建
可信机器学习中的信息论方法
编程方法论
形式化方法和软件架构中的高级主题
高级编译器设计和优化
实用逻辑
生成式编程
依赖类型的认证编程
数据管理高级主题
无线网络和移动计算
并发编程
信息隐私和安全
安全关键软件密集型系统的开发和认证
大数据系统及应用简介
移动数据分析
机器学习基础
基础无监督学习
计算和软件独立研究
游戏设计的现代方法
高级主题：图上的机器学习
用户界面框架和编程语言
高级主题：函数式编程的中间语言
计算机系统性能分析
分布式计算机系统
线性优化
基于语法的工具和编译器
递归函数理论与可计算性
持续优化
网络系统和网络计算
智能和预测控制
实时系统和计算机游戏应用
人机界面