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分析学硕士
MS in Analytics
简介
课程
解析
资讯
案例
项目简介
专业方向
数据科学
入学时间
春季/秋季
项目时长
3-4学期
项目学费
2148美元/学分
就业方向
科技公司、互联网企业、金融科技、咨询公司、研究机构
岗位分布
软件工程师、数据工程师、系统架构师、算法工程师、产品经理
培养目标
<p>南加州大学分析学硕士项目旨在帮助学生利用数据提升决策质量、优化业务流程，并推动跨行业创新。项目强调真实世界应用，使学生能够处理大规模数据、建立预测模型，并生成可落地的洞察，从而产生可衡量的影响。</p><p>项目在完成三门核心课程后，允许学生围绕不同方向进行定制学习，包括数据工程/机器学习工程、数据科学、数据分析和AI工程；同时，学生还将掌握Python、R、SQL、Snowflake、BigQuery、Tableau以及GCP、Vertex AI等工具与技术。</p>
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申请要求
GPA 至少达到 3.0
语言要求
托福
总分要求
90
小分要求
20
雅思
总分要求
6.5
小分要求
6
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
预测分析
Predictive Analytics
面向分析的优化方法
Optimization Methods for Analytics
数据工程基础
Fundamentals of Data Engineering
整合分析
Integrative Analytics
数据分析咨询
Data Analytics Consulting
仿真绩效分析
Performance Analysis with Simulation
实验设计
Design of Experiments
数据挖掘
Data Mining
金融分析
Financial Analytics
用于绩效分析的马尔可夫模型
Markov Models for Performance Analysis
文本分析
Text Analytics
企业商业智能与系统分析
Enterprise Business Intelligence and Systems Analytics
决策分析
Decision Analysis
顾问批准选修
Advisor-approved Electives
预测分析
Predictive Analytics
面向分析的优化方法
Optimization Methods for Analytics
数据工程基础
Fundamentals of Data Engineering
整合分析
Integrative Analytics
数据分析咨询
Data Analytics Consulting
仿真绩效分析
Performance Analysis with Simulation
实验设计
Design of Experiments
数据挖掘
Data Mining
金融分析
Financial Analytics
绩效分析马尔可夫模型
Markov Models for Performance Analysis
文本分析
Text Analytics
企业云分析
Enterprise Cloud Analytics
决策分析
Decision Analysis
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顾问解析
<p>分析学（MS in Analytics）硕士项目旨在培养拥有扎实定量分析技能的工程和管理人才。作为一门跨学科领域，分析学通过工程方法对数据进行解析，进而分析和管理工程及企业运营过程。项目重点在于严格的数学模型和计算机工具的训练。尽管分析学与数据科学内容相近，但其专业性和集中度更高。</p><p>课程设置：MS in Analytics项目的学制为3至4个学期，适合具有数据科学、统计学或数学背景，并希望在这些或其他工程学科领域进行深入研究的学生。课程涵盖了编程基础、数据管理、数据挖掘、数据可视化、机器学习和决策分析等技能，旨在培养学生总结和呈现复杂数据的能力、利用机器学习方法预测复杂场景结果的能力，以及将数据转化为可执行建议的能力。学生需熟练掌握一些常用的数据分析处理软件和编程工具，包括用于机器学习的Python、R和SAS。在完成必修课程后，学生可以选择感兴趣的选修课，进一步提升在细分领域中的数据分析能力。</p><p>就业方面：这个社会对 Analytics and Data Science 的需求正在急剧增长，越来越多的企业需要这样的专业人员。USC Viterbi的毕业生在各个领域的数据驱动型企业中工作，其中包括：零售、银行、娱乐、医疗健康、制造业、政府、交通等等。毕业生们在各行业中担任金融分析师、分析顾问、分析经理和医疗保健分析师等职位。</p>
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录取分析
指南者留学收录该专业申请案例15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15个。
南方科技大学
GPA：3.8
精算
托福：100
GRE：320
PASS
北京科技大学
GPA：3.52
数学与应用数学
雅思：7
GRE：329
PASS
上海大学
GPA：3.4
信息工程
托福：114
GRE：332
PASS
贝勒大学
GPA：3.5
统计
托福：/
GRE：315
PASS
北京林业大学
GPA：89.49
金融学
托福：/
GRE：323
PASS
哈尔滨工业大学
GPA：86.2
管理信息系统
雅思：7
GRE：324
PASS
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