加州大学伯克利分校信息和数据科学硕士解读

　　一、培养目标

　　加州大学伯克利分校信息和数据科学硕士项目毕业生将能够：

　　1) 想象到大型数据集的新的、有价值的用途。

　　2) 从多个来源检索、组织、组合、清理和存储数据。

　　3) 应用适当的数据挖掘、统计分析和机器学习技术来检测模式并做出预测。

　　4) 设计可视化并有效传达结果。

　　5) 了解数据隐私和安全的道德和法律要求。

　　二、课程设置

　　1.基础课程

　　6) 数据科学200 数据科学编程简介

　　7) 数据科学201 数据和分析的研究设计和应用

　　8) 数据科学201A早期职业数据科学家的数据和分析研究设计和应用

　　9) 数据科学203 数据科学统计

　　10) 数据科学205 数据工程基础

　　11) 数据科学207 应用机器学习

　　2.高级课程

　　1) 数据科学209 数据可视化

　　2) 数据科学231 数据背后：人类与价值观

　　3) 数据科学233 隐私工程

　　4) 数据科学241 实验和因果推断

　　5) 数据科学251 课程不可用

　　6) 数据科学255 机器学习系统工程

　　7) 数据科学261 大规模机器学习

　　8) 数据科学266 深度学习自然语言处理

　　9) 数据科学271 离散响应、时间序列和面板数据的统计方法

　　10) 数据科学281 计算机视觉

　　11) 数据科学290 专题

　　更多加州大学伯克利分校信息和数据科学硕士信息可以向Tops6868询问。

　　三、申请最低要求

　　1.学历要求：获得正式学士学位

　　2.gpa要求：令人满意的学业平均成绩，通常最低平均绩点(gpa)为 3.0 (B)(按 4.0 分制计算)。

　　3.GRE要求：不需要提交。想了解更多加州大学伯克利分校信息和数据科学硕士信息可以咨询Tops6868。

　　4.通过之前的工作经验或高级课程证明熟练掌握 Python 或 Java 等编程语言。

　　以上是加州大学伯克利分校信息和数据科学硕士解读的相关知识，如果您对美国留学感兴趣，欢迎您在线咨询托普仕留学老师，托普仕留学专注美国前30高校申请，助力国内学子顺利获得美国藤校入读资格。尽早规划和递交申请，对您未来留学会更有帮助!