弗吉尼亚大学的数据科学硕士专业 让你成为数据的驱动者!
近些年，随着互联网的普及，每时每刻都会有大量的数据被产生和存储下来，如何将这些数据变成有价值的信息，则是每个企业的核心动力，从而就需要一些能将这些数据进行挖掘、分析并运用到商业决策的专业人才，数据科学专业应运而生，国内针对此人才培养十分匮乏，而美国很多大学都开设了数据科学专业，这不弗吉尼亚大学就开设了数据科学硕士专业，下面，就随小编来看看吧，希望对大家有所帮助：
数据科学硕士MS in Data Science
课程介绍
数据科学硕士课程的学子将与我们一起获得数学，英语，生物学，统计学，护理，新闻学，公共政策，计算机科学，天文学，德语，工程学等学位。
我们教育和培训该领域的领导者和开拓者，以负责任地使用数据科学，并为我们的毕业生提供技术和实践技能，以建立一个更美好的世界。
为了满足对熟练，灵活的数据科学家的不断增长的需求，弗吉尼亚大学的数据科学理学硕士(MSDS)学位提供了为期11个月的严格的专业硕士课程。
课程设置：
夏季学期
CS 5010：数据科学编程和系统 学分：3
STAT 6021：数据科学的线性模型 学分：3
秋季学期：
CS 5012：计算机科学基础| 学分：3
SYS 6018：数据挖掘| 学分：3
DS 6014：贝叶斯机器学习| 3
DS 6001：数据科学的实践与应用I学分：2
DS 6002：大数据伦理| 学分：2
DS 6011：数据科学项目I | 学分：1
SYS 6016：机器学习 学分：3
DS 6003：数据科学的实践与应用II | 积分：1
DS 6013：数据科学基础项目II | 学分：2
选修课
CS 6160: Theory of Computation 计算理论
CS 6444: Parallel Computing 并行计算
CS 6501: Special Topics in Computer Science (Topics approved by the DSI). Examples of accepted topics are: Text Mining, Cloud Computing, Defense Against the Dark Arts, Vision & Language.
CS 6501：计算机科学的特殊主题(DSI批准的主题)。公认主题的示例包括：文本挖掘，云计算，防御黑暗艺术，视觉和语言。
CS 6750: Database Systems CS 6750：数据库系统
DS 6559: Biomedical Cloud Computing Seminar DS 6559：生物医学云计算研讨会
ECON 8720: Time Series Econometrics ECON 8720：时间序列计量经济学
ECON 7720: Econometrics II ECON 7720：计量经济学II
EVSC 7070: Advanced Use of Geographical Information Systems EVSC 7070：地理信息系统的高级使用
GCOM 7240: Advanced Quantitative Analysis GCOM 7240：高级定量分析
PHS 5705: Recent Advances in Public Health Genomics PHS 5705：公共卫生基因组学的最新进展
PHS 7310: Clinical Trials Methodology PHS 7310：临床试验方法论
PSYC 5720: Fundamentals of Item Response Theory PSYC 5720：项目响应理论基础
PSYC 7760: Introduction to Applied Multivariate Methods PSYC 7760：应用多元方法简介
SARC 5400: Data Visualization SARC 5400：数据可视化
STAT 6250: Longitudinal Data Analysis STAT 6250：纵向数据分析
STAT 6260: Categorical Data Analysis STAT 6260：分类数据分析
SYS 6023: Cognitive Systems Engineering SYS 6023：认知系统工程
SYS 6050: Risk Analysis SYS 6050：风险分析
SYS 6582: Selected Topics in Systems Engineering (Topics approved by the DSI). Examples of accepted topics are: Reinforcement learning, User Experience Design, Sensors & Perception.
SYS 6582：系统工程中的选定主题(DSI批准的主题)。可接受主题的示例包括：强化学习，用户体验设计，传感器和感知。
SYS 7001: System and Decision Sciences SYS 7001：系统与决策科学
先决条件
数据科学理学硕士(MSDS)项目的申请人必须在该课程开始的夏季学期开始之前获得本科学位。拥有获得认可的机构的三年制或四年制本科学位的申请人可以申请。
不需要特定的本科专业或学习计划。学生来自各种本科背景，包括经济学，统计学，工程学，计算机科学，数学，酒店管理和历史，仅举几例。
但是，共同的知识库是必不可少的。在计划开始的夏季学期开始之前，学生必须完成以下每个先决课程。
Single variable calculus 单变量演算
Linear algebra or matrix algebra 线性代数或矩阵代数
Introductory statistics 统计学
Introductory programming 编程基础
学费：18,279美元
申请材料
个人陈述：应详细阐述MSDS课程如何适合您的短期和长期教育和职业目标。(最多500单词。)
成绩单：申请人必须将其整个大专学历的非官方成绩单上传到在线申请表，包括所有本科和研究生水平的课程。
推荐信：两封推荐信应通过在线系统以电子方式提交。一旦您将联系信息保存为在线应用程序中的特定参考，该人将通过电子邮件收到指示，以代表您提交推荐信。最好(但不是必需)至少一封来自您的学术成就知识的个人的来信。
简历：简历可以帮助我们了解申请人的正式学术课程以外的知识。有或没有专业工作经验的学生都不会受到偏爱。每年，我们期望有刚完成学业的学生和一直在从事专业工作并重返校园的学生。
语言要求：
国际申请者必须在申请系统中自我报告托福或雅思成绩。只有在接受课程的录取通知后才需要官方成绩。托福机考(iBT)最低分数要求为90(包括部分最低要求，即口语水平22，写作水平22，阅读水平23和听力水平23)。雅思成绩单项最低要求为7.0。
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