哥伦比亚大学数据科学硕士专业 有哪些课程
虽然中国这几年经济发展速度比较快,但是和美国相比较还有一定的差距,另外美国的科研实力非常强,有多位诺贝尔奖得主。每年有很多优秀的国际生申请去美国留学,美国著名大学有很多,比如斯坦福大学以及哈佛大学、哥伦比亚大学等。哥伦比亚大学的入学要求是非常严格的,学生必须付出更多的努力。有些学生足够优秀,成功的申请到了哥伦比亚大学数据科学硕士专业,这个专业怎么样呢?学生要上哪些课程?跟随IDP留学专家一起了解一下吧。
该项目由文理研究生院统计学系(Graduate School of Arts and Sciences’ Department of Statistics)、哥伦比亚大学富的基金会工程与应用科学计算机科学系(The Fu Foundation School of Engineering and Applied Science’s Department of Computer Science)、工业工程与运筹学系(Department of Industrial Engineering and Operations Research)联合开办。
项目培养学生应用数据科学技术的能力,学生将有机会进行创新性研究,与工业界的合作伙伴以及教授进行互动。
专业要求:
学生必须至少完成30个学分,包括21个学分的必修和9个学分的选修课。大多数学生可以用三个学期(一年半)完成课程(秋季:12学分;春季:12学分;夏季:可选实习或选修;秋季:最后3或6学分)。也可以选择用两年时间学习课程。
具体课程为:
统计学和计算机科学
STCS GR5705Introduction to Data Science 数据科学导论
计算机科学
课程代码课程名称
COMS W4121Computer Systems for
Data Science 数据科学计算机系统
COMS W4721Machine Learning for
Data Science 数据科学相关的机器学习
CSOR W4246Algorithms for Data
Science 数据科学算法
统计学
课程代码课程名称
STAT GR5701Probability and
Statistics for Data Scienc 数据科学的概率与统计
STAT GR5702Exploratory Data
Analysis and Visualization 探索性数据分析和可视化
STAT GR5703Statistical Inference
and Modeling 统计学推断与建模
选修课程
课程代码课程名称
COMS W4995Topics in Computer
Science: Applied Machine Learning 机器学习应用
COMS W4995Topics in Computer
Science: Applied Deep Learning 深度学习应用
COMS W4995Topics in Computer
Science: Causal Inference for Data Science 数据科学中的统计推断
COMS W4995Topics in Computer
Science: Data Analytics Pipeline 数据分析
COMS W4995Topics in Computer
Science: Elements of Data Science 数据科学因素
COMS E6998Topics in Computer
Science: Machine Learning with Probabilistic Programming 概率编程与机器学习
COMS E6998Natural Language
Processing: Computational Models of Social Meaning 社会生活与机器学习
EECS E6894Topics in Information
Processing: Deep Learning for Computer Vision, Speech, and Language 计算机视觉、语音和语言与深度学习
IEOR E4571Topics in Operations
Research: Personalization Theory & Application 个性化理论与应用
IEOR E4721Topics in Quantitative
Finance: Big Data in Finance 定量金融主题:金融大数据
STATS GR5293Topics in Modern
Statistics: Applied Machine Learning for Financial Modeling and Forecasting 金融建模和预测与机器学习
STATS GR5293Topics in Modern
Statistics: Applied Machine Learning for Image Analysis 图像分析与机器学习
ENGI E4800Data Science Capstone
and Ethics 数据科学实践
课程选择建议:
该项目要求先修定量课程(微积分、线性代数等)、计算机编程入门课程
课程偏重算法学习,如Machine Learning(机器学习),重视算法在现实生活的应用
项目的学生将有机会从事包括毕业项目在内的独创研究,并与行业合作伙伴以及教学人员沟通互动;毕业生可以选择金融等服务领域工作,也可以选择偏向技术的IT企业
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