数据科学理学学士
Bachelor of Science in Data Science
  • 学历文凭

    Bachelor Degree

  • 专业院系

    数据处理技术

  • 开学时间

  • 课程时长

  • 课程学费

    汇率提示

国际学生入学条件

All international applicants whose first language is not English must provide proof of English language proficiency English language proficiency may be demonstrated by one of the following -
TOEFL iBT - minimum score of 79.
IELTS - minimum score of 6.5.
Cambridge English Advanced - 176-184.
Pearson Test of English minimum score of 53.
Eiken Test of English completion of level Pre1.
Applicants who have attended a secondary school or post-secondary school where the language of instruction is English may be exempt from submitting an English proficiency examination depending upon their English grades AP IB O level A-level GCSE American Curriculum and their SAT and or ACT scores if submitted Such exemptions are determined on a case-by-case basis.
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IDP—雅思考试联合主办方

雅思考试总分

6.5

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  • 雅思总分:6.5
  • 托福网考总分:79
  • 托福笔试总分:160
  • 其他语言考试:Duolingo English Test DET minimum score of 105.
CRICOS代码:
申请截止日期: 与IDP顾问联系以获取详细信息。

课程简介

数据科学是一门新兴学科,专家可以在其中收集,整理,组织,访问,分析和交流数据。它的核心是计算机科学,数据库,伦理学,数学和统计学的组合。最终,您必须学习将这些技能应用于其他多个领域,例如艺术,生物学,商业,气候,健康,人文,海洋学,科学,社会科学等等。 。URI的数据科学计划由来自七个学院的跨学科团队协调。BS课程旨在提供对数据科学基础的广泛介绍,包括伦理学,计算,统计学和数学。所需的数学准备为进阶工作奠定了基础。学生将为数据科学的职业或研究生学习做好充分的准备。
The B.S. degree has two tracks of emphasis. The track in Computer Science and Statistics (CS-STA track) and the track in Applied Mathematical Sciences (MTH-AMS track). Students in the CS-STA track learn statistical and machine learning methods in data science, acquiring computational skills in relevant programming languages for a data science career. A required capstone experiencean internship or research project with a faculty memberprovides the kind of hands-on experience employers value. In the MTH-AMS track, students learn the mathematical constructs that make advanced data analysis possible. Students apply advanced mathematical concepts to solving data-driven problems and investigate the mathematical underpinnings of algorithms used in machine learning and other data science strategies.
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