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塔夫茨大学的数据科学课程由计算机科学系和电气与计算机工程系联合开设。该项目为期1年，要求学生至少学习30个学分，该项目建立在统计学和机器学习的学科核心之上，并再以下4个领域内提供深度课程的学习，下面由出国留学网小编带大家详细了解塔夫茨大学的数据科学硕士。
Master of Science in Data Science塔夫茨大学数据科学硕士项目
塔夫茨大学的数据科学课程由计算机科学系和电气与计算机工程系联合开设。该项目为期1年，要求学生至少学习30个学分，该项目建立在统计学和机器学习的学科核心之上，并再以下4个领域内提供深度课程的学习：
Ø 数据基础设施和系统：包括计算机网络，计算机安全，互联网规模的系统，云计算等。
Ø 数据分析和接口：包括人机交互，图形，可视化等。
Ø 数据科学的计算和理论方面：数学基础，包括信息论，信号和图像处理以及数值分析。
Ø 数据科学的实践：包括案例研究和数据科学原理在现实世界问题中的应用。
具体课程设置如下：
FALL TERM
Ø Electrical Engineering 104 Probabilistic Systems Analysis
Ø Computer Science 135 Introduction to Machine Learning
Ø Computer Science 119 Big Data
Ø Data science elective
SPRING TERM
Ø Mathematics 166 Statistics
Ø Data science elective
Ø Data science elective
Ø Data science elective
SPRING OR SUMMER TERM
Ø Computer Science 154 Special topics in the practice of Data Science
Ø or Data Science 293/Computer Science 283 Master’s project in Data Science
通过学习，毕业生将能够具备如下能力：
Ø 掌握各种数据分析技术，包括机器学习，优化，统计决策，信息论和数据可视化
Ø 有能力与工程师，科学家和计算机专业人士一起参加数据科学相关的跨学科项目
申请要求
背景要求
申请者本科专业是科学，技术，工程或者数学（STEM）领域
申请截止日期
1月15日
申请材料
Ø 简历
Ø Personal Statement
Ø 成绩单
Ø 3封推荐信
Ø GRE，如果是美本或者加拿大本科申请者不强制要求，其他申请者必须要递交推荐信
Ø 英语豁免条件：Current...
哥伦比亚大学，正式名称为纽约市哥伦比亚大学（Columbia University in the City of New York），坐落于美国纽约曼哈顿上城区晨边高地，简称哥大，是一所私立研究型大学、美国大学协会十四所创始院校之一，常春藤盟校之一。接下来由出国留学网小编来给大家介绍哥伦比亚大学数据科学硕士！
1、哥伦比亚数据科学硕士
哥伦比亚大学的数据科学硕士专业非常优秀，该专业英文名称是 Data Science，设置于哥伦比亚大学的数据科学研究所（ Data Science Institute，简称 DSI） 。哥大利用计算机科学、统计学、工程学和运筹学等方面的优势在2012年成立了这个研究所。研究所旨在将专业知识和全校对这一革命性方法的兴趣结合起来。
哥伦比亚大学是该领域的开拓者，并准备将数据科学扩展到学院的每个角落。研究所推进了数据科学的最先进水平；通过应用数据科学改造所有领域、专业和部门；并确保负责任地使用数据造福社会。DSI培养下一代数据科学家，开发创新技术，促进技术的合作，以解释数据和解决紧迫的社会问题。数据科学研究所的使命是作为数据科学转化研究和教育的引擎，以及与产业高度相关的技术项目的来源。为了实现这一使命，研究所积极与各行业合作伙伴进行广泛接触，以发展互利互动。研究所提供的数据科学研究生专业也是世界上评价较高、受欢迎的先进数据科学项目之一。
哥伦比亚大学数据科学硕士专业项目为期1.5年。学生共需修读30个学分，无需撰写毕业论文。该专业开设获得专业成就认证必需的四门基础课程，学生可以在此课程基础上将数据科学技术运用于各自的兴趣领域。学生将有机会从事包括毕业项目在内的独创研究，并与行业合作伙伴以及教学人员沟通互动，学生还可以修习一门与创业相关的选修课或选择项目的七大中心领域中的任一主题展开学习。
2、哥伦比亚大学数据科学硕士专业课程设置：
概率论 Probability Theory
数据科学算法 Algorithms for Data Science
统计学推断与建模 Statistical Inference and Modeling
数据科学计算机系统 Computer Systems for Data Science
数据科学机器学习 Machine Learning for Data Science
探索性数据分析与可视化 Exploratory Data Analysis and Visualization
数据科学顶点与伦理 Data Science Capstone and Ethics
数据科学导论 Introduction to Data Science
数据科学概率学与统计学 Probability & Statistics for Data Science
转换生物信息学 Translational Bioinformatics
计算机科学专题：应用机器学习 Topics in Computer Science： Applied Machine Learning
计算机科学专题：数据科学因果推论 Topics in Computer Science： Causa...
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