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2023年留学美国弗吉尼亚大学数据科学专业怎么样?美国数据科学专业名校推荐

  数据科学专业源自于处理每日产生的海量信息流,这是一门交叉学科,一个数据科学家同时需要是一个统计学家、计算机科学家,并且要是一个具有创造性思维的思想家。该专业涉及到很多的领域包括统计学、数学、计算机、人工智能、等多学科的知识。接下来为大家介绍:2023年留学美国弗吉尼亚大学数据科学专业怎么样?美国数据科学专业名校推荐

  美国数据科学专业名校推荐

  1、斯坦福大学Stanford University

  学位项目:计算机科学硕士(Master of Science In Computer Science)

  专业分支:信息管理与分析(Information Management and Analytics)

  所属学院:工程学院,计算机系

  地点:斯坦福,加州

  学制:1-2年

  斯坦福的大名就不赘述了,其信息管理与分析分支涵盖了当今最前沿的数据库与信息管理系统技术,并教授最先进的海量数据挖掘方法。

  核心课程包括:

  数据库与信息系统应用

  系统设计、构架和管理

  数据挖掘与机器学习

  该项目的学生就业十分便利、抢手,比如每年都有大量学生进入亚马逊(Amazon)的EC2云计算平台处理大规模运算。

  2、加州大学伯克利分校University of California, Berkeley

  两个相关的学位项目:数据科学工程硕士Master of Engineering (concentration in Data Science),信息与数据科学硕士Master of Information and Data Science (MIDS)

  所属学院:工程学院和信息学院

  地点:伯克利,加州

  学制:12-20个月

  伯克利的两个硕士项目综合教授技术和企业运营的技能,立足现有最前沿的技术,扎实务实地培养学生成为领域内的佼佼者。

  3、卡内基梅隆大学Carnegie Mellon University

  学位项目:本校有两个相关硕士项目,信息技术硕士(Master of Science in Information Technology)和管理信息系统硕士(Master of Information Systems Management)

  专业分支:商务智能和数据分析(Business Intelligence and Data Analytics)

  所属学院:Heinz学院

  地点:匹兹堡,宾夕法尼亚州

  学制:16个月

  卡内基梅隆大学的计算机科学专业排名在全美数一数二,与斯坦福、麻省理工起名,其数据分析与处理技术也名列前茅。本校的硕士项目有三个核心方向可供学生选择:

  商务智能

  数据分析

  信息技术

  项目培养的目标是要培养学生跨领域具备商业处理分析与预期建模、GIS地理信息定位与分析、分析报告、市场细分分析、数据可视化。卡梅全球顶尖的实验室也为学生提供了绝好的学习与实践机会(Heinz College’s iLab ),并且有固定的企业实习项目,为就业做了充足的准备。

  4、哥伦比亚大学Columbia University

  学位项目:计算机科学硕士(Master of Science In Computer Science)

  专业分支:计算生物学、计算机安全、机器学习、自然语言处理等(Computational Biology, Computer Security, Machine Learning, Natural Language Processing, etc.)

  所属学院:工程与应用科学学院

  地点:纽约

  学制:2年

  哥伦比亚大学有一个世界顶尖的大数据科学与工程研究室(Institute for Data Sciences and Engineering),学生在此参与实验与科研项目。

  5、纽约大学New York University

  学位:商业分析科学硕士Master of Science in Business Analytics

  学院:斯特恩商学院Stern School of Business

  地点:纽约市

  学制:1年

  纽约大学的商业分析项目旨在培养学生成为基于数据分析与决策的领导者,学员在一年制学习当中会有机会去其他国家的教学场所学习(比如2016年的一个教学地点在上海),全程分五个学习阶段。

  6、西北大学Northwestern University

  学位项目:分析科学硕士(Master of Science in Analytics)

  地点:伊凡斯顿(Evanston),伊利诺伊州

  学院:McCormick工程与应用科学学院

  学制:15个月

  硬件条件:GPA3.0+、托福95+

  本项目成立于2012年,融合了数学、统计、高端IT和数据分析的教学和研究内容,除了正常的授课外,学生还需要完成两个行业实习和一个课程设计。

  7、弗吉尼亚大学University of Virginia

  学位项目:数据科学硕士Master of Science in Data Science

  学院:数据科学研究所(Data Science Institute)

  地点:Charlottesville,弗吉尼亚州

  学制:11个月

  弗吉尼亚大学的数据科学硕士项目致力于为政府和企业培养大数据处理的人才,每年7月份开课,次年5月份结课。课程由计算机系、统计系、系统与信息工程系联合授课。攻读本项目需要一些先修课程:

  单变量积分Single variable calculus

  线性代数Linear algebra or matrix algebra

  统计学导论An introductory statistics course

  计算机编程导论An introductory programming course

  8、德保罗大学DePaul University

  学位项目:预测分析硕士Master of Science in Predictive Analytics

  专业分支:计算方法、健康管理、酒店管理及市场营销(Computational Methods, Health Care, Hospitality and Marketing)

  学院:计算与数字媒体学院

  地点:芝加哥,伊利诺伊州

  学制:2年

  德保罗两年制的课程提供高级科研方法和技能在数据挖掘、多元统计、机器学习、数据库处理等前沿领域。

  9、路易斯安那州立大学Louisiana State University

  学位项目:分析科学硕士Master of Science in Analytics

  学院:E.J. Ourso商学院

  地点:Baton Rouge,路易斯安娜州

  学制:1年

  本项目重点培养领域在数据挖掘、预报、客户分类和预测分析。核心课程包含高级数据管理工具、应用统计学和运筹研究技术。学生以小组的形式进入大公司或者政府机构实践大数据项目。

  10、北卡罗来纳州立大学North Carolina State University

  学位项目:分析科学硕士Master of Science In Analytics

  学院:高级分析研究所(Institute for Advanced Analytics)

  地点:Raleigh, 北卡罗来纳

  学制:10个月

  北卡罗来纳州立大学的分析科学硕士立足于现实商业环境,扎实务实,不以理论学习或者博士进阶为中心。在一年制学习当中,学生可以获得应用数学、统计学、计算机科学、商科等多方面的知识和技能,课程的作业或者论文多以4-5个成员小组为单位来完成,促进协作沟通;在第二和第三个学期,学生将在行业或者政府机构实习。

  11、旧金山大学University of San Francisco

  学位:分析学硕士Master of Science in Analytics

  学院:商学院与文理学院

  地点:旧金山,加州

  学制:1年

  旧金山大学的分析学硕士项目培养学生掌握战略决策学所需要的技术和方法、提高技术技能比如软件开发和统计分析,并着重培养学生的沟通表达技能。

  同斯坦福大学一样,旧金山大学得天独厚的地理优势非常有利于学生就业,目前学生普遍就业与亚马逊(Amazon Web Services)等知名企业。

  12、维拉诺瓦大学Villanova University

  学位:分析学硕士Master of Science in Analytics

  学院:商学院

  地点:Villanova, 宾夕法尼亚州

  学制:20个月

  维拉诺瓦大学的分析学硕士项目培养学生组织、分析、编译数据以利于得出更智能的商业决策。毕业生能够掌握最新的分析技术、利用大数据预测市场走向。

  美国数据科学专业主要就业方向

  1. 机器学习工程师 Machine Learning Engineer

  代表了技术含量较高的方向,工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题。一般需要ship production code,做出来的是数据产品。

  2. 数据分析员 Data Analyst

  工作内容俗称analytics (product analytics or business analytics),从数据中提取insight,估计投资回报比,为产品方向提建议,所用工具一般较基础,比如写SQL query取数据、用R/Python做简单的分析、用Tableau/Excel作图比较常见,能自己开发Dashboard算是analyst里面技术强的;工作需要产生各种形式的报告;在统计层次上,懂基本t-test和线性回归即可。

  3. 数据科学家 Data Scientist

  很多人说,我想做数据科学家,我想做机器学习,而这类职位就是大家想象中的那种。此类职位工作内容以高级建模为主,会针对复杂的问题来设计技术方案,比如Uber叫车的ETA、各种定价系统、Airbnb和金融行业的Fraud Detection、Amazon物流管理,FB/Linkedin的社交网络或者ebay/Airbnb/Uber这样供需双方Marketplace市场规模的实验。这些例子,听上去就不是写SQL能解决的,也不是会写代码就能做出来的,都需要比较深的领域知识。

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