浅析一下！塔夫茨大学数据科学硕士录取要求有哪些？

　　一、塔夫茨大学数据科学硕士录取要求有哪些？

　　1、先决条件：

　　包括科学、技术、工程或数学 (STEM) 领域的理学学士学位。

　　建议拥有非STEM领域学士学位的申请人可以从数据科学证书开始学习，该证书在附加期限内为申请人提供了该计划的样本。

　　2、需要GRE成绩：

　　虽然官方没有给出最低GRE分数，但是一般定量和语言都建议不低于155分，有录取数据，可查看平均录取水平，以便及时调整。

　　3、学术能力：

　　塔夫茨大学数据科学硕士接受具备一定学术实力的申请者，一般建议不低于3.0，但是因为竞争力很大，所以往往录取的平均分要高出这个分数。

　　4、语言水平：

　　这里要求硕士托福IBT不低于90分，雅思总分满足最低6.5分，但是对于该项目而言，可能托福IBT录取超出这个分数，可能达到100+

　　5、实习经验：

　　没有做强制要求，一般录取也会参考的这方面比较少，但是为了提升竞争力，一段好的数据科学类项目实习经验，更可加分。

　　二、塔夫茨大学数据科学硕士是一门什么样的学科?

　　项目简介：

　　数据科学硕士属于理学硕士学位，也就是Master of Science in Data Science (M.S.D.S.)，该硕士项目由计算机科学与电气与计算机工程系联合管理，这里提供为期一年的课程，一般在读生所用时间在9或12个月。

　　收获两项技能：将展示各种数据分析技术的能力，包括机器学习、优化、统计决策、信息论和数据可视化;将有资格参与具有数据分析组件的跨学科项目，包括与工程师、科学家和计算专业人士交流的设施。

　　未来研究涉及领域：

　　数据基础设施和系统：与数据交互的核心系统和策略，包括计算机网络、计算机安全、互联网规模系统、云计算等。

　　数据分析和接口：计算的那些组件集中在人与计算机的有效交互上，包括人机交互、图形、可视化等。

　　数据科学的计算和理论方面：数学基础，包括信息论、信号和图像处理以及数值分析。

　　数据科学实践：在实践中有效使用数据科学的示例，包括案例研究和数据科学原理在现实问题中的应用。

　　课程安排：

　　Requirements for the degree include a minimum of 30 semester hour units of study, and must include Electrical Engineering 104 or Mathematics 165, Mathematics 166, and Computer Science 119 and 135. Three electives must include: (A) one course in data infrastructure (including Computer Science 112, 115, 116, 117, 118, 120, and 151); (B) one course in data analysis and/or interfaces (including Computer Science 136, 137, 138, 141, 142, 152, 167, 171, 175, 177, 178, 236, 272, 275, and 277; Mechanical Engineering 150; and Civil and Environmental Engineering 187); and (C) one course in computational and theoretical aspects of data analysis (including Computer Science 131 and 160; Data Science 153 (or Computer Science 153); Mathematics 123, 125, 126, 133, 153, 155, 156, 165, and 166; and Electrical Engineering 109, 127, 130, 133, and 140). A practice requirement may be fulfilled by (D) a course in the practice of Data Science (Data Science 143 or 154) or a master’s project in Data Science (Data Science 293). One more elective from categories (A)-(D) is chosen in consultation with the student’s advisor. Courses in the above categories may not be double-counted in more than one category.

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