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应用数据分析硕士
MS in Applied Data Analytics
简介
课程
解析
所属学校
项目简介
专业方向
数据科学
项目类别
STEM
确认
入学时间
夏季/秋季
项目时长
8-16个月
项目学费
61,050美元
就业方向
科技公司、咨询公司、互联网企业、研究机构
岗位分布
数据分析师、商业分析师、BI工程师、数据工程师、数据科学家
培养目标
<p>项目以实践为导向，训练学生使用数据库、数据挖掘、数据可视化、Python、R和云服务分析真实问题。课程进一步培养概率统计、数据清洗与大规模数据处理、机器学习、知识发现和数据表达能力，并强调理解分析方法的适用范围与局限。</p>
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申请要求
GPA3.0及以上。
语言要求
托福
总分要求
84
小分要求
R:21,L:18,S:23,W:22
雅思
总分要求
6.5
小分要求
6.5
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
核心数学概念
Core Mathematical Concepts
概率基础
Foundations of Probability
数据库基础
Database Fundamentals
使用 Python 的信息结构
Information Structures with Python
数据结构与算法
Data Structures and Algorithms
机器学习基础
Foundations of Machine Learning
使用 Python 的数据科学
Data Science with Python
分析与数据可视化基础
Foundations of Analytics and Data Visualization
机器学习的计算数学
Computational Mathematics for Machine Learning
网页挖掘与图分析
Web Mining and Graph Analytics
数据挖掘
Data Mining
人工智能
Artificial Intelligence
面向商业的数据库设计与实现
Database Design and Implementation for Business
设计与实现数据仓库
Designing and Implementing a Data Warehouse
深度强化学习
Deep Reinforcement Learning
高级机器学习与神经网络
Advanced Machine Learning and Neural Networks
大数据分析
Big Data Analytics
高级数据库管理
Advanced Database Management
人工智能与网络安全
AI and Cybersecurity
生成式人工智能
Generative AI
人工智能中的计算机视觉
Computer Vision in AI
硕士论文 1
Master’s Thesis 1
硕士论文 2
Master’s Thesis 2
数据库安全
Database Security
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顾问解析
<p>课程设置： 属于BU MET学院，是STEM项目，入学时间灵活，Fall、Spring和Summer都可以入学，需要8-16个月完成，包括32个学分，包括6门核心课，和2门选修课。师生比例1:15, 教授和行业leader多领域密切合作教学，包括数据分析、网络安全、AI、软件开发等。</p><p> </p><p>就业方面：毕业后，你将能够展示，通过建模和机器学习创建强大预测的能力，并推动关键业务决策 - 在越来越多的角色中脱颖而出所需的技能，例如数据科学家、经济学家、数据分析师、系统分析师、首席分析官、分析经理、营销分析师、业务分析师或财务分析师等。</p><p>录取方面：项目bar不算高，对GPA比较包容，但是con小分6.5。</p>
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