Master of Science in Data Science-Artificial Intelligence Applications
所属信息
基本信息
项目时长
2年学费估算
174000（总学费）申请截止日期
-
秋季
-
常规
3.31
-
其他
申请信息
TOEFL要求
80.00
IELTS要求
6.00 L:5.50 R:5.50 S:5.50
W:5.50
工作经验要求
官网没有明确说明
Prerequisite
学士学位学习的GPA为2.8（满分75分）或以上。
与计算机科学、工程或数学相关的学士学位优先，但不是必须的。GPA 2.8 (75 out of 100) or above in the Bachelor degree studies;
Bachelor degree related to computer science, engineering or mathematics is preferred, but not necessary;
与计算机科学、工程或数学相关的学士学位优先，但不是必须的。GPA 2.8 (75 out of 100) or above in the Bachelor degree studies;
Bachelor degree related to computer science, engineering or mathematics is preferred, but not necessary;
适宜学生
该计划以多学科课程为特色，利用一系列学科的见解，使学生能够使用最新的工具和分析方法从现实世界的数据集中提取信息，并以改变人们思想和行为的方式解释和交流他们的发现。
数据科学理学硕士是一个为期两年的课程，与不同的学术单位合作项目。学生将学习科技学院共教授的4门基础课程，包括大数据理论、挖掘和分析技术等。学生必须申报由不同学术单位提供的专业，以学习和研究大数据如何实际有效地应用于其指定的专业领域。学生应根据指定专业的学习计划注册课程，并完成项目报告。
数据科学理学硕士是一个为期两年的课程，与不同的学术单位合作项目。学生将学习科技学院共教授的4门基础课程，包括大数据理论、挖掘和分析技术等。学生必须申报由不同学术单位提供的专业，以学习和研究大数据如何实际有效地应用于其指定的专业领域。学生应根据指定专业的学习计划注册课程，并完成项目报告。
特点
1 - 数据科学编程简介 - Introduction to Data Science Programming
2 - 机器学习的工具 - Tools for Machine Learning
3 - 数据库和数据挖掘技术 - Database and Data Mining Technologies
4 - 数据科学和数据可视化 - Data Science and Data Visualization
5 - 人工智能的原理 - Principles of Artificial Intelligence
6 - 计算机视觉和模式识别 - Computer Vision and Pattern Recognition
7 - 网络挖掘 - Web Mining
8 - 应用自然语言处理 - Applied Natural Language Processing
9 - 大数据处理和分析 - Big Data Processing and Analysis
10 - 深度学习简介 - Introduction to Deep Learning
11 - 项目报告 - Project Report
2 - 机器学习的工具 - Tools for Machine Learning
3 - 数据库和数据挖掘技术 - Database and Data Mining Technologies
4 - 数据科学和数据可视化 - Data Science and Data Visualization
5 - 人工智能的原理 - Principles of Artificial Intelligence
6 - 计算机视觉和模式识别 - Computer Vision and Pattern Recognition
7 - 网络挖掘 - Web Mining
8 - 应用自然语言处理 - Applied Natural Language Processing
9 - 大数据处理和分析 - Big Data Processing and Analysis
10 - 深度学习简介 - Introduction to Deep Learning
11 - 项目报告 - Project Report
