美国西北大学数据科学硕士介绍,一年全日制实地授课

　　一、基本情况

　　数据科学和商业战略的整合创造了对能够做出数据驱动的决策以推动组织发展的专业人士的需求。学生可以在西北大学的数据科学硕士项目中建立起当今数据驱动世界的职业所需的基本分析和领导技能。

　　美国西北大学数据科学硕士(MSDS)的学生学习如何利用关系、文件和图形数据库系统以及建立在R、Python和Go等开源系统上的分析软件，以及用于深度学习的TensorFlow和Keras。他们学习如何使用传统的统计学和机器学习方法做出值得信赖的预测。

　　美国西北大学数据科学硕士提供5个分支方向：分析和建模，分析管理，人工智能，数据工程，技术创业。学生可以通过广泛的选修课程进一步定制他们的学习，包括金融机器学习，人工智能和深度学习，分析系统工程，以及业务流程分析。

　　二、课程设置

　　美国西北大学数据科学硕士项目的课程设置还是挺用心的，一共12门课程，包括6门核心课程、1门数据管理课程、4门专业方向课程，以及一个毕业项目。

　　1.核心课程：

　　面向数据科学家的数学

　　R语言应用统计

　　数据科学与数字化转型

　　数据库系统与数据准备

　　实用机器学习

　　决策分析

　　2.分析与建模方向课程：

　　用于监督式学习的数据建模

　　用于非监督式学习的数据建模

　　时间序列分析及预测

　　用于数据科学的Python

　　3.分析管理方向课程：

　　面向技术管理者的会计和金融

　　商业领导与沟通

　　业务流程分析

　　管理咨询

　　4.人工智能方向课程：

　　自然语言处理

　　人工智能和深度学习

　　监督学习方法

　　用于数据科学的Python

　　5.数据工程方向课程：

　　数据工程基础

　　分析应用程序工程

　　业务流程分析

　　Go语言数据工程

　　6.技术创业方向课程：

　　技术创业

　　面向技术管理者的会计和金融

　　业务流程分析

　　管理咨询

　　三、申请要求

　　学历要求：本科学位以上

　　专业背景：无明确专业背景要求，但建议具备一定数理基础的同学申请

　　语言要求：

　　托福：总分100以上

　　雅思：总分7.0以上

　　GMAT/GRE：不要求

　　成绩单认证：国际学生成绩单需进行认证

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