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指南者留学
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分析学理学硕士
Master of Science in Analytics
简介
课程
解析
案例
项目简介
专业方向
数据科学
入学时间
秋季
项目时长
1年
项目学费
66564美元
项目规模
50人
平均成绩
3.6
确认
国际学生
34%
男女比例
76:24
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>佐治亚理工学院分析学理学硕士项目强调跨学科的数据科学与分析训练，覆盖机器学习/人工智能、统计建模与学习、数据存储与管道、数据可视化、优化与仿真以及商业分析应用等内容，帮助学生形成处理复杂问题和生成洞见的能力。</p><p>项目还通过课程中的实践学习与应用分析实习，培养学生识别和界定问题、获取和管理快速变化的数据流、建立并解释数学模型，并将课堂中的理论概念用于真实的数据科学与分析挑战。</p>
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申请要求
对分析学感兴趣,并在过去适当的课程和/或行业经验以及标准化测试（GRE或GMAT）中表现出高水平的能力。基本的数学背景--至少有一门大学水平的微积分、基础线性代数、概率和统计学课程。基本的计算背景--至少有一门大学水平的课程（或同等的基础知识）,使用Python等高级语言进行计算机编程。
语言要求
托福
总分要求
100
小分要求
19
雅思
总分要求
7.5
小分要求
R6.5,L6.5,S6.5,W5.5
GMAT
总分要求
无要求
小分要求
无要求
GRE
总分要求
无要求
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
数据分析计算：方法与工具
Computing for Data Analysis: Methods and Tools
分析学建模导论
Introduction to Analytics Modeling
分析学商业导论
Introduction to Business for Analytics
应用分析学实践
Applied Analytics Practicum
算法设计与分析
Design and Analysis of Algorithms
新兴数据库技术与应用
Emerging Database Technologies and Applications
信息可视化导论
Intro Info Visualization
信息安全导论
Intro to Information Security
大数据系统与分析学
Big Data Systems and Analytics
数据库系统概念与设计
Database Systems Concepts and Design
计算社会科学
Computational Social Science
计算机视觉导论
Intro to Computer Vision
研究生算法导论
Intro to Graduate Algorithms
算法设计与分析
Design and Analysis of Algorithms
人工智能
Artificial Intelligence
数据可视化原理与应用
Data Visualization Principles & Applications
人机交互
Human-Computer Interaction
机器学习理论
Machine Learning Theory
游戏人工智能
Game AI
基于知识的人工智能
Knowledge-Based AI
深度学习
Deep Learning
自然语言
Natural Language
机器学习数学基础
Math Fnd Of Machine Lrn
数据管理与机器学习
Data Management and Machine Learning
高级数据库系统实现
Advanced DB System Implementation
图神经网络
Graph Neural Networks
智能控制深度学习
Deep Learning for Int Crtl
科学家与工程师的计算问题求解
Computational Problem Solving for Scientists and Engineers
计算科学与工程算法
Computational Science and Engineering Algorithms
高性能计算
High Performance Computing
高性能并行计算：工具与应用
High Performance Parallel Computing: Tools and Applications
网络搜索与文本挖掘
Web Search & Text Mining
数据与可视化分析学
Data & Visual Analytics
数值线性代数
Numerical Linear Algebra
方程组迭代法
Iterative Methods for Systems of Equations
建模与仿真：基础与实现
Modeling and Simulation: Foundations and Implementation
机器学习数学基础
Mathematical Foundations of Machine Learning
社交网络数据科学
Data Science for Social Networks
文本数据分析深度学习
Deep Learning for Text Data Analysis
城市计算导论
Intro to Urban Computing
流行病学数据科学
Data Science for Epidemiology
不确定性量化导论
Intro to Uncertainty Quantification
计算生物学机器学习
Machine Learning for Computational Biology
人在回路数据分析学
Human in the Loop Data Analytics
数据驱动模型成像
Imaging with Data-Driven Models
高级自然语言处理
Advanced NLP
机器学习系统
Systems for Machine Learning
信息安全战略与政策
Information Security Strategies and Policies
数据分析在会计中的应用
Applications of Data Analytics in Accounting
金融科技与加密货币
Fintech & Cryptocurrencies
投资学
Investments
创业金融与私募股权
Entrepreneurial Finance & Private Equity
商业分析实践
Business Analytics Practicum
市场营销研究
Marketing Research
数字营销
Digital Marketing
用数据科学理解市场
Understanding Markets with Data Science
定价分析与收益管理
Pricing Analytics and Revenue Management
供应链建模
Supply Chain Modeling
项目管理
Project Management
商业数据准备与可视化
Business Data Preparation & Visualization
信息安全战略与政策
Information Security Strategies and Policies
隐私、技术、政策与法律
Privacy, Technology, Policy, and Law
金融市场工具与风险管理
Financial Market Instruments and Risk Management
商业数据分析
Data Analytics in Business
机器学习
Machine Learning
计算数据分析：学习、挖掘与计算
Computational Data Analysis: Learning, Mining, and Computation
时间序列分析
Time Series Analysis
非参数数据分析
Nonparametric Data Analysis
制造设计与改进的统计方法
Statistical Methods for Manufacturing Design and Improvement
理论统计学
Theoretical Statistics
实验设计与分析
Design and Analysis of Experiments
统计建模与回归分析
Statistical Modeling and Regression Analysis
计算统计学
Computational Statistics
生物统计学
Biostatistics
计算数据分析：学习、挖掘与计算
Computational Data Analysis: Learning, Mining, and Computation
金融数据分析统计技术
Statistical Techniques of Financial Data Analysis
可靠性工程
Reliability Engineering
系统监测与预测
System Monitoring and Prognostics
高级实验设计
Advanced Design of Experiments
高级统计建模
Advanced Statistical Modeling
多元数据分析
Multivariate Data Analysis
数据挖掘与统计学习
Data Mining and Statistical Learning
统计机器学习
Statistical Machine Learning
高维分析学
High Dimensional Analytics
机器学习中的概率图模型
Probabilistic Graphical Models in Machine Learning
经济决策分析
Economic Decision Analysis
调度理论
Scheduling Theory
供应链工程运筹学 I
Operations Research fo Supply Chain Engineering I
供应链工程运筹学 II
Operations Research fo Supply Chain Engineering II
仿真
Simulation
概率模型及其应用
Probabilistic Models and Their Applications.
非线性优化
Nonlinear Optimization
确定性优化
Deterministic Optimization
优化计算方法
Computational Methods in Optimization
高级非线性规划
Advanced Nonlinear Programming
高级组合优化
Advanced Combinatorial Optimization
高级整数规划
Advanced Integer Programming
机器学习中的概率图模型
Probabilistic Graphical Models in Machine Learning
建模与分析
Modeling and Analysis
优化一阶方法
First-order Methods of Opt
连续优化
Continuous Optimization
现代凸优化
Modern Convex Optimization
约束规划
Constraint Programming
地理信息系统导论
Introduction to Geographic Information Systems
高级地理信息系统
Advanced Geographic Information Systems
使用 GIS 的环境分析
Environmental Analysis Using GIS.
社会经济地理信息系统
Socioeconomic GIS
地理信息系统编程
Programming for GIS
气候变化分析学
Climate Change Analytics
健康信息学导论
Intro to Health Informatics
制造系统
Manufacturing Systems
仓储系统
Warehousing Systems
运输与供应链系统
Transportation and Supply Chain Systems
运筹学与管理科学的公共影响应用
Public Impact Applications of Operations Research and Management Science
供应链工程 I
Supply Chain Engineering I
医学决策与健康政策建模
Model in Med Dec & Hlth Policy
生命周期评估
Life Cycle Assessment
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顾问解析
<p>佐治亚理工分析学项目是14Fall开的，1年的项目，可以延到1.5年，professional导向，是interdisciplinary（ISyE+CSE+商学院），但主要隶属于ISyE（全美第一）QCF，Industrial Engineering，Operations Research都是这个学院的。</p><p>
课程设置：课程topics很丰富，选课自由度大，挺tech的，主要还是cs +ds+ statistics三大块硬核技能，细分了三个track，分别是：Analytical Tools track（focus在modeling）、Business Analytics track（侧重解决商业问题）以及Computational Data Analytics track（大数据处理），换track也自由，选summer有capstone project。就业方面，亮点在于有项目自己的Analytics Career Fair（意味着机会多），当然还有Gatech学校的，CSE的，ISyE的都可以参加。更不要说基本的改resume，mock interview这些career services了。</p><p>
录取方面：属于T1的项目，bar还是挺高的，喜欢理工科背景，国际生和US citizen基本一半一半，「每一届」的class profile和employment statistics官网都很清楚（也是非常有底气公开的）。也扩招过了（40+→60+→80+）。GPA建议3.5+，陆本录取不多，但也不是所谓的only one。</p>
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录取分析
指南者留学收录该专业申请案例27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11个。
中国地质大学
GPA：86
计算机科学
托福：100
GRE：318
PASS
凯斯西储大学
GPA：3.55
会计
托福：/
GRE：321
PASS
香港科技大学
GPA：89.5
定量金融
托福：107
GRE：329
PASS
新加坡国立大学
GPA：91.2
商业分析
托福：/
GRE：331
PASS
宾州州立大学
GPA：3.8
统计
托福：/
GRE：320
PASS
厦门大学
GPA：86
数学
托福：/
GRE：/
FAIL
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