美国比较好的data science研究生项目有哪些?

　　1. 美国比较好的data science研究生项目介绍

　　布朗大学的数据科学硕士项目将计算机，数学和统计领域知识有效结合，为学生将来在新兴领域的就业夯实坚定的基础，2018年第一届招生。该项目依托于四个非常强大的学术部门(应用数学、生物统计学、计算机科学和数学)，学生可以享用4个部门的资源。目标是为学生建立一个强大的数理分析能力，包括机器学习、数据挖掘、安全与隐私、可视化和数据管理等，为将来的就业做好准备。

　　该项目为STEM项目，有机会获得最长36个月的实习时间。

　　2. 美国比较好的data science研究生项目申请条件

　　专业无限制，但是建议有数理背景，越强越好。可以通过活动、科研、实习等体现

　　GPA越高越好，但是学校不会单一评判学术成绩，也看其他的条件。建议3.5+

　　建议考GRE，总分建议320以上，数学部分满分为佳，最好能有sub数学的分数

　　要求提交托福成绩，最低105，雅思最低7.5

　　可以提交writing simple来增加录取概率

　　如果有工作经历，也会增加录取概率

　　学生在校期间获得的奖项，荣誉和奖品，参加的相关科研经历等都有助于录取。

　　3.美国比较好的data science研究生项目先修课要求

　　至少一年的微积分课程

　　一个学期的线性代数

　　一个学期的基于概率统计的微积分

　　编程入门

　　如果学生不符合线性代数、概率统计和计算机科学的最低要求，也是有可能录取的。被录取的学生可以在开学前的夏季在受认可的机构修读完毕即可

　　4. 美国比较好的data science研究生项目课程设置

　　该项目时长3学期，一般包括两个学期的课程和一个为期5-10周的顶点项目

　　对特定领域的数据分析：

　　该项目需要9个学分：每学期4个，夏季1个(顶点研讨)：

　　数学和统计基础3学分

　　数据和计算科学3学分

　　社会信贷的影响和机会1学分

　　自由选修1学分

　　研讨课程1学分

　　学期1(4学分课程)：

　　概率论、统计和机器学习

　　数据和计算科学入门

　　学期2(4学分课程)：

　　概率、统计学和机器学习(与上内容不同)

　　数据与计算科学(与上内容不同)

　　数据和社会

　　选修(1学分)-——自由选修，可从4个部门选

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