入學(xué)時間 | 項目時長 | 項目學(xué)費 |
/ | / | $33,221/學(xué)期 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 7.0 | / |
托福 | 100 | / |
PTE | 65 | / |
數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士課程是一門高度選擇性的課程,面向具有數(shù)學(xué),計算機科學(xué)和應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)背景的學(xué)生。該學(xué)位側(cè)重于數(shù)據(jù)科學(xué)新方法的開發(fā)。我們生活在“Petabyte時代”,很快就會成為“Exabyte時代。”我們的網(wǎng)絡(luò)世界正在產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),人類或人類群體無法以足夠快的速度處理這些數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)泛濫有可能改變商業(yè),政府,科學(xué)和醫(yī)療保健的方式。但是,很少有人擁有使用自動分析工具和切斷噪音以從大數(shù)據(jù)中創(chuàng)造知識所需的技能。
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 數(shù)據(jù)科學(xué)簡介 | Introduction to Data Science |
2 | 數(shù)據(jù)科學(xué)的概率和統(tǒng)計 | Probability and Statistics for Data Science |
3 | 機器學(xué)習(xí) | Machine Learning |
4 | 大數(shù)據(jù) | Big Data |
5 | 推理和表征 | Inference and Representation |
6 | 深度學(xué)習(xí) | Deep Learning |
7 | 表征學(xué)習(xí)的自然語言處理 | Natural Language Processing with Representation Learning |
8 | 基于優(yōu)化的數(shù)據(jù)分析 | Optimization-based Data Analysis |
幾何留學(xué)APP
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