时间:2022-02-07 16:23:30浏览:2055
哈佛大学数据科学硕士项目开设于2018年,每年申请都异常火爆,那么US News排名NO.2的哈佛大学数据科学硕士项目怎么样?接下来,就跟随托普仕Zoe老师一起来看看吧!
哈佛大学数据科学硕士项目怎么样?
1.项目介绍:
项目名称:哈佛大学数据科学硕士(MASTER'S IN DATA SCIENCE)
项目时长:1年-2年
2.申请要求:
GRE和GPA没有最低要求,但需要数学、计算机科学和统计方面的优秀成绩。官网上明确说明,要么需要统计或者计算方面的学术研究经历,要么需要其他的个人成就。由此可见哈佛的项目非常注重学术成绩和科研经历。应届毕业生居多,基本都有科研经历。有工作经验的同学本科学术基础也都非常牢固。
由于数据科学最近的火爆,这个项目第二届申请人数超过1000人,录取了60人左右,最终有约45名学生就读,录取率在8%-9%左右,和哈佛本科录取率基本持平。
3.哈佛大学数据科学硕士项目注重培养学生自主思考的能力:
哈佛的数据科学项目很注重培养学生自主思考的能力,学生不仅被要求掌握数据分析的基本技能,更要懂得怎么制定开放性问题,解决问题,和探索问题。而且除了工具和语言,哈佛很注意学生的统计知识基础,平时也会学习很多统计、数学的理论。
4.哈佛大学数据科学硕士毕业生技能大幅度提升(以下具体介绍)
建立统计模型并了解其功能和局限性
独立设计一个实验
使用机器学习和优化来做出决策
获取、清理和管理数据
可视化数据以进行探索、分析和交流
团队内部协作
提供可重复的数据分析
管理和分析海量数据集
组装计算管道以支持来自广泛可用工具的数据科学
了解并根据政策、隐私、安全和道德考虑开展数据科学活动
将解决问题的策略应用于开放式问题
5.那么哈佛大学数据科学更加青睐申请者具有哪些背景呢?
我们正在寻找通过以下方式证明具备高级计算工作能力的候选人:
擅长数学、计算机科学、统计学或科学计算课程;
在本科研究中探索计算或统计方法;
或通过独特的专业成就。
温馨提示:申请哈佛大学硕士课程没有正式的先决条件。然而,成功的申请者确实需要有足够的计算机科学、数学和统计学背景:包括流利地使用至少一种编程语言以及微积分、线性代数和统计推理方面的知识。所以建议申请的同学们一定要及早提升个人背景,尤其是英语能力水平的提升。
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