CMU大学计算数据科学硕士介绍

　　一、基本信息

　　项目名称：Master of Computational Data Science

　　所属院校：计算机科学学院

　　项目时长：就业方向-16个月，研究方向-20个月

　　入学时间：秋季

　　二、课程设置

　　CMU大学计算数据科学硕士课程专为拥有计算机科学、计算机工程或排名top的大学相关学位的学生而设计。

　　在第一学期完成常见的计算数据科学硕士核心课程后，学生可以从三个方向中进行选择：系统、分析和数据科学。

　　所有这三门课程都要求在必修的核心课程、选修课、数据科学研讨会和顶点课程之间分配相同的课程学分总数。

　　学位也可以通过两种不同的方式获得，具体取决于学生花在它上面的时间长短。无论时间选择如何，所有计算数据科学硕士项目学生都必须完成至少 144 个学分才能毕业。

　　1.系统(Systems)方向

　　选择该方向的学生，需要在下列课程中选择3门：

　　15-605 Operating Systems Implementation 操作系统实现

　　15-618 Parallel Computer Architecture & Programming 并行体系结构及编程

　　15-640 Distributed Systems 分布式系统

　　15-641 Computer Networks 计算机网络

　　15-645 Database Systems 数据库系统

　　15-712 Advanced and Distributed Operating Systems 高级分布式操作系统

　　15-719 Advanced Cloud Computing 高级云计算

　　15-721 Advanced Databases 高级数据库

　　15-746 Advanced Storage Systems 高级存储系统

　　15-821 Mobile and Pervasive Computing 移动及普适计算

　　36-702 Statistical Machine Learning 统计机器学习

　　36-705 Intermediate Statistics 中级统计学

　　36-725 Convex Optimization 凸优化

　　2.分析(Analytics)方向

　　选择该方向的学生，需要在下列课程中选择3门，包括一门机器学习或统计方向的课程，一门软件系统的课程，以及一门大数据课程：

　　(1)机器学习或统计方向：

　　10-608 Conversational Machine Learning 会话机器学习

　　10-701 Introduction to Machine Learning (PhD) 机器学习导论(博士)

　　10-703 Deep Reinforcement Learning & Control 深度强化学习和控制

　　10-708 Probabilistic Graphical Models 概率图模型

　　10-715 Advanced Intro to Machine Learning 机器学习高级入门

　　10-725 Convex Optimization 凸优化

　　10-805 Machine Learning with Big Data Sets 大数据机器学习

　　11-641 Machine Learning for Text Mining 文本挖掘及机器学习

　　11-661 Language and Statistics 语言和统计

　　11-727 Computational Semantics for NLP NLP语义计算

　　11-741 Machine Learning for Text Mining 文本挖掘及机器学习

　　11-747 Neural Networks for NLP 神经网络及NLP

　　11-755 Machine Learning for Signal Processing 信号处理及机器学习

　　11-761 Language and Statistics 语言和统计

　　11-763 Structured Prediction 结构化预测

　　11-777 Advanced Multimedia Machine Learning 高级多媒体机器学习

　　11-785 Intro to Deep Learning 深度学习入门

　　(2)软件系统方向：

　　11-642 Search Engines 搜索引擎

　　11-747 Neural Networks for NLP NLP及神经网络

　　11-775 Large-Scale Multimedia Analysis 大规模多媒体分析

　　11-777 Advanced Multimedia Machine Learning 高级多媒体机器学习

　　11-791 Design & Engineering of Intelligent Information Systems 智能信息系统设计与工程

　　11-792 Intelligent Systems Project 智能系统项目

　　11-797 Question Answering 答疑

　　(3)大数据方向：

　　10-605 Machine Learning with Big Data Sets 大数据机器学习

　　10-805 Machine Learning with Big Data Sets 大数据机器学习

　　11-775 Large-Scale Multimedia Analysis 大规模多媒体分析

　　3.人本主义的数据科学(Human-Centered Data Science)方向

　　选择该方向的学生，需要在下列课程中选择3门，包括1门行为研究方法方向的课程，2门人机交互方法方向的课程：

　　(1)行为研究方向：

　　课程代码 课程名称

　　05-816 Applied Research Methods 研究方法应用

　　94-834 Applied Econometrics I & II 应用计量经济学I、II

　　(2)人机交互方法方向：

　　05-821 Social Web 社交网络

　　05-823 E-Learning Design Principles and Methods 数字化学习设计原则和方法

　　05-833 Applied Gadgets, Sensors & Activity Recognition 应用工具，传感器和活动识别

　　05-836 Usable Privacy and Security 隐私和安全

　　05-840 Tools for On-Line Learning 在线学习工具

　　05-872 Rapid Prototyping of Computer Systems 计算机系统的原型设计

　　05-891 Designing Human Centered Systems 以人为本的系统设计

　　05-899 Crowd Programming 集群编程

　　05-899 Learning Analytics & Educational Data Science 学习分析和教育数据科学

　　05-899 Special Topics in HCI: Sensemaking 人机交互主题:感知

　　05-899 Design of Large-Scale Peer Learning Systems 大规模同伴学习系统设计

　　05-899 Learning With Peers at Massive Scale 大规模学习

　　05-899 Mobile Health 移动健康

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　　三、录取情况

　　CMU大学计算数据科学硕士项目规模在60+，录取率在3%-5%，中国学生比例高，基本是cs/math背景，gpa3.8+，同时比较看重学生的科研经历!陆本录取一般除了硬件指标之外，基本都有美国暑研经历。

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