Master of Science in Data Science-Smart Governance
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
从中国大陆毕业的申请人应持有教育部认可的任何大学颁发的学士学位。
211类和985类大学的毕业生将优先考虑择优录取。
GPA 2.8（75 分中的 100 分）或以上在学士学位学习中。
与计算机科学、社会科学或数学相关的学士学位优先。Applicants who graduated from Mainland China should hold a Bachelor’s degree issued by any University recognized by the Ministry of Education.
Admission by merit and the graduates of Categories 211 and 985 universities will be given priority.
GPA 2.8 (75 out of 100) or above in the Bachelor’s degree studies.
Bachelor’s degree related to computer science, social science, or mathematics is preferred.
211类和985类大学的毕业生将优先考虑择优录取。
GPA 2.8（75 分中的 100 分）或以上在学士学位学习中。
与计算机科学、社会科学或数学相关的学士学位优先。Applicants who graduated from Mainland China should hold a Bachelor’s degree issued by any University recognized by the Ministry of Education.
Admission by merit and the graduates of Categories 211 and 985 universities will be given priority.
GPA 2.8 (75 out of 100) or above in the Bachelor’s degree studies.
Bachelor’s degree related to computer science, social science, or mathematics is preferred.
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 - 公民数据采集与分析 - Civic Data Acquisition and Analysis
6 - 大数据和智能治理 - Big Data and Smart Governance
7 - 媒体和舆论数据的分析 - Analysis of Media and Opinion Data
8 - 智能治理的意义 - Making Sense of Smart Governance
9 - 利用大数据进行社会科学定量研究 - Quantitative Social Science Research with Big Data
10 - 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 - 公民数据采集与分析 - Civic Data Acquisition and Analysis
6 - 大数据和智能治理 - Big Data and Smart Governance
7 - 媒体和舆论数据的分析 - Analysis of Media and Opinion Data
8 - 智能治理的意义 - Making Sense of Smart Governance
9 - 利用大数据进行社会科学定量研究 - Quantitative Social Science Research with Big Data
10 - 项目报告 - Project Report
