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滑铁卢大学 University of Waterloo
数据科学与人工智能硕士


简 介

Waterloo的研究生课程包含统计学、计算机科学和优化的元素。所有行业都强烈感受到对这些学科的综合研究生培训的需求。作为加拿大最具创新性的大学之一,Waterloo的目标是在所有这三个领域提供广度和深度,因为它们与新兴的和世界公认的数据科学学科有关,具有该学科知识的个人需求量很大。

数据科学和人工智能硕士旨在满足数据科学和人工智能领域不断增长的全球需求。利用数据科学和人工智能的跨学科性,以及体验式学习的重要性。学位要求包括九门与数据科学相关的研究生课程。该专业提供强大的核心课程,使毕业生能够轻松适应行业的变化和新挑战。


全职 MDSAI 带薪实习

全日制 MDSAI 合作项目扩展了通过为期 4 个月的合作经验提供强大核心课程学习的使命,提供了在数据科学和人工智能领域工作的实践经验的机会。在滑铁卢合作教育项目的支持下,该项目是世界上同类项目中规模最大的,旨在将强大的理论知识基础与实际行业经验相结合。
学生可以获得 Co-op 顾问、WaterlooWorks(滑铁卢的就业管理系统)、研讨会、活动等的一对一帮助,以确保在毕业后成功找到 Co-op 工作和就业。

项目情况

项目时长:12个月 全日制

授课地点:加拿大·安大略省·滑铁卢
学士学位

申请者通常拥有计算机科学或统计学荣誉学士学位或同等学历

简历

成绩单

总平均分最低为 78%
课程包括:计算机科学简介 概率 线性代数 微积分

3封推荐信

至少2封学术推荐信

英语能力

托福:90+,写作25 口语25
雅思:7.0+,写作6.5 口语6.5

GRE 非必要

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GT备考
>> 核心课程

STAT 847 探索性数据分析
CS 651 数据密集型分布式计算(专为 CS 专业背景学生设计)或 CS 631 Data-Intensive Distributed Analytics

选1:
STAT 841  统计学习 - 分类
STAT 842  数据可视化
STAT 844  统计学习 - 高级回归

选1:
CS 638 数据管理和使用原则
CS 648 数据库系统实施
CS 680 机器学习简介
CS 685 机器学习:统计和计算基础

选1:
CS 795  优化基础
CS 794 数据科学优化
CO 663 凸优化与分析

>> 选修课程

CS 795  优化基础
CS 794 数据科学优化
CO 650 组合优化
CO 663 凸优化与分析
CO 769 持续优化主题
CS 638 数据管理和使用原则
CS 648 数据库系统实施
CS 654 分布式系统
CS 680 机器学习简介
CS 685 机器学习:统计和计算基础
CS 686 人工智能导论
CS 740 数据库工程
CS 742 并行和分布式数据库系统
CS 743 数据库管理和使用原则
CS 786 概率推理和机器学习
STAT 840 计算推理
STAT 841 统计学习 - 分类
STAT 842 数据可视化
STAT 844 统计学习 - 高级回归

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常申专业解析
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    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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  • 555
    美国 - 罗切斯特大学
    【商业分析BA】

    国家:美国
    位置:纽约州·罗切斯特
    简介:多年在全美30左右
    建校:1850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
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