时间:2021-03-11 11:27:39浏览:2029
NYU纽约大学的DS(Data Science,数据科学)专业是一个交叉学科,想要申请这个专业难度并不低,去年的申请数据来看GPA平均分是3.75,下面托普仕Alice老师为大家详细介绍~
NYU的DS专业课程设置:
NYU的DS项目隶属于Graduate School of Arts and Sciences学院(文理学院),项目总时长为两年(也可以一年半读完,但学业压力会很大),共有四个学期,学生在毕业前需修完36学分。
这36学分是由必修和选修两部分组成的,以下6节为学院公布的必修课程,学生在就读期间必须修完以下课程:
该项目的课程标准是每学期修读超过9学分。硕士课程一般是3学分,一般来说学生需要在一个学期修完3门课,学生可以根据自己的专业背景与学习目的,自由安排选课。
需要注意的是,在大部分课程里会用到的编程语言都是Python,有意愿的同学可以尽早准备。
NYU的DS专业申请条件:
作为交叉学科的DS项目,往往对于申请者的本科专业并不设限,NYU亦是如此。
在以往的成功录取案例中,申请者的背景也是涵盖了统计学、计算机科学、数学、工程学、经济学、商业、生物学、物理学和心理学等在内的各领域学科。
不过该项目需要申请者具备良好的数学基础和编程能力,且由于多个“王牌”课程的授课内容都是基于大量领域内基本知识之上,数理编程能力不过关的同学应对起来会非常吃力。
在学校官网列出的先修课清单中,包括了微积分、线性代数、基本的计算机科学课程以及概率论、统计学、高阶物理学、工程学、计量经济学与高阶微积分的其中之一,有申请意愿的同学可以以此为标准提前进行补课。
在GRE和GPA成绩方面,虽然项目对两者都没有设立最低标准,但我们可以从往年的录取平均值来进行比对和自我衡量。
在2020年的录取数据中心,平均GPA为3.75,平均GRE量化成绩则为166.96,学术门槛还是比较高的。
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