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数据科学与分析学硕士
Master of Science in Data Science and Analytics
简介
课程
解析
资讯
案例
项目简介
专业方向
商业分析
项目类别
STEM
确认
入学时间
秋季
项目时长
30学分
项目学费
2214美元/学分
就业方向
科技公司、咨询公司、研究机构、互联网企业
岗位分布
数据科学家、数据工程师、机器学习工程师、商业分析师、数据架构师
培养目标
<p>乔治城大学数据科学与分析学硕士项目提供数据科学与分析基础，并通过较为丰富的选修课设置，帮助学生按自己的兴趣路径深入学习；课程体系覆盖深度学习、大数据、云计算、自然语言处理、生成式人工智能等方向，强调跨学科的数据分析能力。</p><p>项目同时注重把基础知识转化为可用技能，通过真实数据分析应用、行业最佳实践、研究机会和结业项目，培养学生运用技术工具解决复杂分析问题、理解数据及其在不同领域中的应用能力。</p>
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申请要求
GPA要求3.0以上,要求:多变量微积分(3学分)要求:基于微积分的统计学(3学分)要求:计算机编程(3学分,主修语言)偏好:线性代数(3学分)偏好:数据结构(3学分)偏好:算法分析与设计(3学分)
语言要求
托福
总分要求
100
小分要求
无要求
雅思
总分要求
7.5
小分要求
无要求
申请时间
{{ `${per_time.year}年${per_time.enroll_time}季入学${per_time.children.length == 1 && per_time.children[0].head == 1 ? '（提前批）' : per_time.children.length == 1 && per_time.children[0].head == 2 ? '（夏令营）' : ''}` }}
{{ per_tab.label }}
{{ per_time_dot.label }}
{{ per_time_dot.time }}
on hold
国际生
夏令营
{{ apply_time_arr[apply_time_arr.length - 1].camp_desc }}
提前批次
{{ apply_time_arr[apply_time_arr.length - 1].ahead_desc }}
进行中
{{ per_time.children[per_time.active_tab_idx].endInfo }}
on hold
申请量过大，相应的申请有延迟或者无法拿到offer的风险。
国际生
本条是指国际生截止日期
课程设置
数据科学与分析
Data Science and Analytics
概率建模与统计计算
Probabilistic Modeling and Statistical Computing
高级数据可视化
Advanced Data Visualization
统计学习
Statistical Learning
大数据与云计算
Big Data and Cloud Computing
计算语言学——高级Python
Computational Linguistics – Advanced Python
数据伦理与政策
Data Ethics and Policy
Python中的数据结构、对象与算法
Data Structures, Objects, and Algorithms in Python
数据科学与气候变化
Data Science and Climate Change
数据科学中的应用时间序列
Applied Time Series for Data Science
计算社会科学中的因果推断
Causal Inference for Computational Social Science
数据科学中的区块链技术
Blockchain Technologies for Data Science
高级自然语言处理
Advanced Natural Language Processing
数字故事讲述
Digital Storytelling
实习
Internship
生物与生物医学数据科学
Biological and Biomedical Data Science
数据库系统与SQL
Database Systems and SQL
网络分析
Network Analytics
计算机视觉与生成式图像建模
Computer Vision & Generative Image Modeling
人工智能自适应测量
Adaptive Measurement with AI
神经网络与高级深度学习
Neural Networks and Advanced Deep Learning
强化学习
Reinforcement Learning
机器学习应用部署
Machine Learning App Deployment
面向人工智能开发者的生成式人工智能应用
Applied Generative AI for AI Developers
地理信息系统（GIS）与应用
Geographic Information Systems (GIS) and Applications
使用大型语言模型的自然语言处理
NLP with Large Language Models
高级研究方法（顶点项目）
Advanced Research Methodologies (Capstone Project)
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顾问解析
<p>乔治城大学数据科学与分析项目隶属于文理学院，时长灵活，16 months 到 two years，之前叫analytics，20fall改名为data science and analytics，严格来说，属于DA项目，侧重大数据分析方法。</p><p>
课程设置：有不少算法方面的课程：机器学习、深度学习、文本挖掘、自然语言分析等，课程也涉及R,Python,SQL等编程语言，基本满足了DA方向的就业所需。选修课的应用领域比较广泛，涵盖图像识别与机器视觉，数字化媒体社交网络分析，Gis，政策舆情分析等，学生能根据自己感兴趣的领域进行选修，还提供了不少CS选修课。还有个优势在于ggt可以选dc 其他学校的课程（Consortium course）。官网表明可以作为PhD preparation项目，但并没有给出PhD placements，整体还是就业导向。</p><p>
录取方面：项目对先修课要求较为严格，建议有多元微积分，概率论与统计（计量，数理统计，回归分析），编程要求掌握R, Python, C++, Java。接受网课弥补（项目官网有推荐网课）。托福接受拼分。</p>
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录取分析
指南者留学收录该专业申请案例5个（数据来源：老阿姨微博和第三方数据库），其中申请成功案例数5个。
西南财经大学
GPA：3.2
统计
托福：105
GRE：325
PASS
波士顿大学
GPA：3.7
数据科学
托福：107
GRE：334
PASS
杜兰大学
GPA：3.5
数学
托福：/
GRE：/
PASS
南安普顿大学
GPA：3.55
统计
托福：/
GRE：326
PASS
凯斯西储大学
GPA：3.4
数学
托福：/
GRE：310
PASS
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