约翰霍普金斯大学数据科学专业开设哪些学位？

　　约翰霍普金斯大学数据科学专业：开设学位

　　1.全日制硕士学位

　　计划旨在通过强调掌握将实际数据驱动的问题转化为数学问题所需的技能，然后使用多种科学工具解决这些问题，从而培养下一代数据科学的领导者。在全日制硕士在数据科学学位将提供培训，应用数学，统计学和计算机科学作为一个理解的基础上，和赞赏，对现有数据的科学工具。

　　2.兼职/在线硕士学位

　　数据科学硕士学位是由约翰·霍普金斯专业工程学院提供的，该学院负责为Whiting工程学院管理非全日制和在线研究生课程，它为学生准备了涉及数据科学各个方面的专门工作，从数据管道，存储到统计，分析并得出数据说明的故事。

　　数据科学计划的独特课程强调了该领域在计算机科学，应用数学和计算数学中的基础。借助约翰霍普金斯大学应用物理实验室等先进设施，可以在线或在现场进行学习，学生可以向从事工程师和数据科学家工作的杰出教师学习。学生探索正式的技术和抽象的现代方法论，以创建可以自动解决实际问题的模型。

　　约翰霍普金斯大学数据科学专业：学位要求

　　1.五年内必须完成十门课程。

　　2.该课程包括七门必修课，一门应用数学和计算数学(625.xxx)选修课，两门700级的选修课。

　　3.在其他机构(非JHU)攻读本科或研究生学位的课程不符合转移或重复计算数据科学硕士学位或硕士学位的资格。授予本科学位后，在JHU之外最多修读两门研究生课程，如果没有申请该学位或其他学位，则应经顾问批准，视为数据科学硕士学位。

　　4.不攻读数据科学硕士学位的研究生应与他们的顾问协商，以确定必须成功完成600或700级数据科学课程的课程。

　　5.只有一个C级成绩(C +，C或C-)可以计入硕士学位。

　　6.所有课程选择均须获得顾问批准。

　　约翰霍普金斯大学数据科学专业：课程优势

　　严格的课程侧重于计算机科学，统计学和应用数学的基础知识，同时结合了真实的示例。在约翰霍普金斯大学应用物理实验室，可以选择在线学习和在最先进的设备中进行现场学习，向在职工程师和数据科学家学习。毕业生准备成功完成涉及数据流水线和存储，统计分析和得出数据故事的专业工作。

　　完成学位课程后，学生将：

　　(1)对数据科学家日益增长的需求做出有效而有竞争力的回应。

　　(2)平衡应用数学和计算机科学的理论和实践，以分析和处理大规模数据集。

　　(3)描述和转换信息以发现关系和对复杂数据集的见解。

　　(4)使用形式化的抽象技术和方法来创建模型，这些模型和方法可以自动解决实际问题。

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