伊利诺伊理工大学数据科学硕士专业 带你探索数据分析的奥秘!
近些年，随着人们收集和存储信息的能力不断提升，对数据科学人才的需求量不断提升，无论是非盈利组织、初创企业、政府机构、还是金融机构都需要大量的数据科学人才，可国内目前鲜少有大学开设此专业，而美国很多大学都开设了数据科学专业，其中最出色的就是伊利诺伊理工大学，下面，小编就带大家深入了解伊利诺伊理工大学数据科学硕士专业，希望对大家有所帮助：
Data Science (M.A.S.)
数据科学硕士课程的学生深入研究给定问题的潜在前提，学习重新表述问题，并确定结果是否有意义。他们通过探索和改进可用数据的结构，创建和评估模型，以及构建和测试假设来做到这一点。他们学习如何分析数据，可视化结果，同样重要的是，如何阐明他们的发现。
通过将高级数学、统计学和计算机科学技能与交流结果的能力相结合，数据科学家使一个复杂而动态的世界变得更容易理解。
课程设置：
数据科学核心课程
MATH 563 Mathematical Statistics
or MATH 564 Applied Statistics
CS 584 Machine Learning
or MATH 569 Statistical Learning
SCI 511 Project Management
or SCI 522 Public Engagement Scientists
CSP 571 Data Preparation and Analysis
从以下选项中选择至少一门课程:
CS 525 Advanced Database Organization
CS 554 Data-Intensive Computing
CSP 554 Big Data Technologies
Data Science Capstone
CSP 572 Data Science Practicum
数据科学选修课
选择9到12个学分的数据科学选修课
Computational Fundamentals
CS 425 Database Organization
CS 430 Introduction to Algorithms
CS 450 Operating Systems
CS 520 Data Integration Warehousing
CS 525 Advanced Database Organization
CS 528 Data Privacy and Security
CS 535 Dsgn and Anlys of Algorithms
CS 546 Parallel and Distributed Proc
CS 553 Cloud Computing
CS 554 Data-Intensive Computing
CS 589 Software Testing and Anlys
CSP 554 Big Data Technologies
Computer Science Applications
CS 422 Data Mining
CS 512 Computer Vision
CS 513 Geospatial Vision/Visualizatio
CS 522 Advanced Data Mining
CS 529 Information Retrieval
CS 556 Cyber-Physical Sys: Lang & Sys
CS 557 Cyber-Physical Sys Sec/Dsgn
CS 577 Deep Learning
CS 578 Interact/Trans Mach Learning
CS 579 Online Social Network Analysis
CS 581 Advanced Artificial Intelligen
CS 583 Probabilistic Graphical Models
CS 584 Machine Learning
CS 585 Natural Language Processing
Mathematics, Probability, and Statistics
MATH 454 Graph Theory and Applications
MATH 481 Intro to Stochastic Processes
MATH 483 Design and Analysis of Exprmnt
MATH 486 Mathematical Modeling I
MATH 487 Mathematical Modeling II
MATH 522 Mathematical Modeling
MATH 532 Linear Algebra
MATH 535 Optimization I
MATH 540 Probability
MATH 542 Stochastic Processes
MATH 546 Introduction to Time Series
MATH 565 Monte Carlo Methods in Fin
MATH 566 Multivariate Analysis
MATH 567 Adv Design of Experiments
MATH 569 Statistical Learning
MATH 527 Machine Learning in Finance:
MATH 574 Bayesian Computational Stats
Mathematical and Scientific Computing
BIOL 550 Bioinformatics
MATH 577 Computational Mathematics I
MATH 578 Computational Mathematics II
MATH 590 Meshfree Methods
PHYS 440 Computational Physics
Professional Skills
SCI 511 Project Management
SCI 522 Public Engagement Scientists
ID 420 Fundamentals of Design
COM 525 User Experience Research/Eval
申请条件：
本科学历，虽然不一定是计算机科学专业，但总GPA至少要达到3.0/4.0。
GRE成绩必须至少达到304分(定量+语言)和2.5分(分析写作)。
需要一封推荐信，但最好两封。
提交一份专业的目标陈述。
申请者将根据个人情况进行评估，但要求具备离散数学、线性代数、概率、统计、关系数据库的基础知识，以及一些编程知识，如Matlab、c++、Java、Python或Ruby。
没有先决课程的申请人，但在其他方面是强有力的候选人(即，有相关工作经验)，可以被录取，但这些申请人将被要求补足任何必要的课程。
语言要求：
Internet TOEFL：70
Paper TOEFL：550
IELTS：5.5
PTE：47
综上所述，以上讲的就是关于伊利诺伊理工大学数据科学硕士专业的相关问题介绍，希望能给各位赴美留学的学子们指点迷津。近年来，赴美留学一直是广大学生最热门的话题，同时，很多学生对于签证的办理、院校的选择、就业的前景、学习的费用等诸多问题困扰不断，别担心，IDP留学专家可以为你排忧解难，同时，更多关于赴美留学的相关资讯在等着你，绝对让你“浏览”忘返。在此，衷心祝愿各位学子们能够顺利奔赴自己心目中理想的学校并且学业有成!
