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数据驱动计算工程与科学理学硕士
MS in Data-Enabled Computational Engineering and Science
简介
课程
解析
所属学校
项目简介
专业方向
数据科学
入学时间
秋季
项目时长
8门课
项目学费
9132美元/门课
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>布朗大学数据驱动计算工程与科学理学硕士项目面向希望进入计算工程、工程物理科学以及相关研究或实践领域的学生，强调通过高阶模拟、建模与机器学习建立扎实的技术能力，并理解这些方法在工业和国家实验室中的作用。项目同时帮助学生掌握计算工程与机器学习所需的基础知识与实践技能，包括非线性有限元分析、物理建模与数据科学的结合，以及使用MATLAB、Python、TensorFlow等软件开展工程级仿真。</p><p>项目还通过高度跨学科的课程体系，培养学生运用高保真模拟、数据同化和机器学习技术解决复杂现实问题的能力；职业轨道则要求学生完成与专业相关的实习或体验式学习，以支持其面向行业或国家实验室的专业发展。</p>
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申请要求
1. 学士学位：工程、物理科学、自然科学或相关学科
2. GPA：3.4（strongest preference）
语言要求
托福
总分要求
90
小分要求
无要求
雅思
总分要求
7
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）' : ''}` }}
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{{ per_time_dot.time }}
on hold
国际生
夏令营
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提前批次
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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
高等固体力学
Advanced Mechanics of Solids
工程与物理中的数学方法 I
Mathematical Methods in Engineering and Physics I
工程与物理中的数学方法 II
Mathematical Methods in Engineering and Physics II
连续介质力学
Continuum Mechanics
固体力学
Mechanics of Solids
结构力学计算方法
Computational Methods in Structural Mechanics
材料热力学
Thermodynamics of Materials
模式识别与机器学习
Pattern Recognition and Machine Learning
流体力学 I
Fluid Mechanics I
流体力学 II
Fluid Mechanics II
C++ 科学编程
Scientific Programming in C++
科学家与工程师的深度学习
Deep Learning for Scientists and Engineers
图像理解
Image Understanding
量子光学
Quantum Optics
专题项目、阅读、研究与设计
Special Projects, Reading, Research and Design
材料原子尺度建模
Atomistic Modeling of Materials
计算概率与统计
Computational Probability and Statistics
科学家与工程师的深度学习
Deep Learning for Scientists & Engineers
非线性动力系统 I
Nonlinear Dynamical Systems I
偏微分方程数值解 I
Numerical Solution of Partial Differential Equations I
偏微分方程数值解 II
Numerical Solution of Partial Differential Equations II
偏微分方程数值解 III
Numerical Solution of Partial Differential Equations III
计算流体力学
Computational Fluid Dynamics
概率论 I
Theory of Probability I
异构（CPU+GPU）系统并行计算导论
Introduction to Parallel Computing on Heterogeneous (CPU+GPU) Systems
行业体验式学习（ELI）
Experiential Learning in Industry (ELI)
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顾问解析
<p>布朗大学2022秋季开设的一个新项目—Master’s in Data-Enabled Computational Engineering and Science ！
项目隶属于工学院，为期3-4个学期（本校5th 是1年），旨在用数学建模,仿真和DS算法去解决工程学领域的问题，这里的engineering disciplines 主要包括：固体力学/流体力学/材料/化工。（所以并不能算是一个正统的DS项目，只是给工科背景的学点Data）。</p><p>
从课程设置来看，一共8门课，主要分3块：engineering课+applied maths+DS/高性能计算HPC的课程。可以选Thesis或者Non-Thesis. </p><p>
录取方面：官方明确写了prefer GPA:3.4+; 建议工科/应用数学/CS/物理等相关专业背景。</p>
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