隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)化運營所帶來的利好日益明顯，很多機構(gòu)也都開始重視海量數(shù)據(jù)背后所蘊藏的無限“財富”，從而數(shù)據(jù)科學(xué)人才則成為了非常緊俏的職業(yè)，國內(nèi)目前鮮少有大學(xué)開設(shè)此類專業(yè)，而美國很多大學(xué)都相繼開設(shè)了數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)，其中最出色的就是約翰霍普金斯大學(xué)，下面，小編就帶大家深入了解約翰霍普金斯大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)，希望對大家有所幫助：

　　數(shù)據(jù)科學(xué)碩士Master of Science in Data Science

　　嚴格的課程側(cè)重于計算機科學(xué)，統(tǒng)計學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)知識，同時結(jié)合了真實的示例。在約翰霍普金斯大學(xué)應(yīng)用物理實驗室，您可以選擇在線學(xué)習(xí)和在最先進的設(shè)備中進行現(xiàn)場學(xué)習(xí)，向在職工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家學(xué)習(xí)。畢業(yè)生準備成功完成涉及數(shù)據(jù)管道和數(shù)據(jù)存儲，統(tǒng)計分析和得出數(shù)據(jù)故事的專業(yè)工作。

　　完成課程學(xué)習(xí)后，學(xué)生將能夠：

　　有效且有競爭力地應(yīng)對數(shù)據(jù)科學(xué)家日益增長的需求。

　　平衡應(yīng)用數(shù)學(xué)和計算機科學(xué)的理論和實踐，以分析和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

　　描述和轉(zhuǎn)換信息，以發(fā)現(xiàn)與復(fù)雜數(shù)據(jù)集之間的關(guān)系和見解。

　　使用形式化技術(shù)和抽象方法創(chuàng)建模型，這些模型和方法可以自動解決實際問題。

　　課程安排：

　　Prerequisite Courses 先決課程

　　Introduction to Python Python簡介

　　Intro to Programming Using Java Java編程簡介

　　Data Structures 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

　　Discrete Mathematics 離散數(shù)學(xué)

　　General Applied Mathematics 通用應(yīng)用數(shù)學(xué)

　　Multivariable Calculus and Complex Analysis 多變量微積分和復(fù)雜分析

　　Introduction to Ordinary and Partial Differential Equations 常微分方程和偏微分方程介紹

　　Linear Algebra 線性代數(shù)

　　Applicants whose prior education does not include the prerequisites listed under Admission Requirements may still be admitted under provisional status, followed by full admission once they have completed the missing prerequisites. All prerequisite courses are available at Johns Hopkins Engineering. These courses do not count toward the degree or certificate requirements.

　　先前的教育未包括入學(xué)要求中列出的先決條件的申請人仍可以臨時身份被錄取，一旦完成缺少的先決條件，則可以被完全錄取。所有先修課程都可以在Johns Hopkins Engineering獲得。這些課程不計入學(xué)位或證書要求。

　　Foundation Courses

　　基礎(chǔ)課程

　　Statistical Methods and Data Analysis 統(tǒng)計方法與數(shù)據(jù)分析

　　Algorithms for Data Science 數(shù)據(jù)科學(xué)算法

　　These required foundation courses must be taken or waived before all other courses in their respective programs.

　　這些必修的基礎(chǔ)課程必須在其各自課程的所有其他課程之前接受或放棄。

　　Required Courses 必修課程

　　Principles of Database Systems or Introduction to Machine Learning 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理或機器學(xué)習(xí)導(dǎo)論

　　Data Visualization 數(shù)據(jù)可視化

　　Introduction to Optimization * or Computational Statistics 優(yōu)化或計算統(tǒng)計簡介

　　Statistical Models and Regression 統(tǒng)計模型和回歸

　　Data Science 數(shù)據(jù)科學(xué)

　　ELECTIVES 選修課

　　SELECT ONE 以下課程選一

　　Large-Scale Database Systems 大型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)

　　Advanced Machine Learning 高級機器學(xué)習(xí)

　　Semantic Natural Language Processing 語義自然語言處理

　　Big Data Processing Using Hadoop 使用Hadoop進行大數(shù)據(jù)處理

　　SELECT ONE 以下課程選一

　　Introductory Stochastic Differential Equations with Applications 隨機差分微分方程及其應(yīng)用

　　Probability and Stochastic Process I 概率與隨機過程I

　　Probability and Stochastic Process II 概率與隨機過程II

　　Theory Of Statistics I 統(tǒng)計理論I

　　Theory of Statistics II 統(tǒng)計理論II

　　Queuing Theory with Applications to Computer Science 排隊論及其在計算機科學(xué)中的應(yīng)用

　　Data Mining 數(shù)據(jù)挖掘

　　Game Theory 博弈論

　　Stochastic Optimization & Control 隨機優(yōu)化與控制

　　Modeling, Simulation, and Monte Carlo 建模，仿真和蒙特卡洛

　　ADDITIONAL SELECTIONS 額外選修課

　　Probabilistic Graphical Models 概率圖形模型

　　Applied Topology 應(yīng)用拓撲

　　Graph Analytics 圖形分析

　　Social Media Analytics 社交媒體分析

　　Cloud Computing 云計算

　　Artificial Intelligence 人工智能

　　Neural Networks 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　Introduction to Machine Learning 機器學(xué)習(xí)簡介

　　Applied Game Theory 應(yīng)用博弈論

　　Queuing Theory with Applications to Computer Science 排隊論及其在計算機科學(xué)中的應(yīng)用

　　Game Theory 博弈論

　　Real Analysis 真實分析

　　Matrix Theory 矩陣論

　　Computational Methods 計算方法

　　Discrete Hybrid Optimization 離散混合優(yōu)化

　　Mathematical Methods for Signal Processing 信號處理的數(shù)學(xué)方法

　　Introduction to Operations Research: Probabilistic Models 運籌學(xué)概論：概率模型

　　Monte Carlo Methods 蒙特卡洛方法

　　Graph Theory 圖形論

　　Neural Networks 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　Mathematics of Finance 金融數(shù)學(xué)

　　Mathematics of Risk, Options, and Financial Derivatives 風險，期權(quán)和金融衍生工具數(shù)學(xué)

　　Design and Analysis of Experiments 實驗設(shè)計和分析

　　Multivariate Statistics and Stochastic Analysis 多元統(tǒng)計與隨機分析

　　Bayesian Statistics 貝葉斯統(tǒng)計

　　Cryptography 密碼學(xué)

　　Applied Topology 應(yīng)用拓撲

　　Computational Complexity and Approximation 計算復(fù)雜度和近似值

　　Probabilistic Graphical Models 概率圖形模型

　　Time Series Analysis 時間序列分析

　　Advanced Differential Equations: Partial Differential Equations 高級微分方程：偏微分方程

　　Advanced Differential Equations: Nonlinear Differential Equations and Dynamical Systems 高級微分方程：非線性微分方程和動力學(xué)系統(tǒng)

　　Theory of Probability 概率論

　　INDEPENDENT STUDY 自主學(xué)習(xí)

　　Capstone Project in Data Science 數(shù)據(jù)科學(xué)實案項目

　　Independent Study in Data Science I 數(shù)據(jù)科學(xué)I自主學(xué)習(xí)

　　Independent Study in Data Science II 數(shù)據(jù)科學(xué)II自主學(xué)習(xí)

　　入學(xué)要求

　　您必須符合所有碩士學(xué)位候選人的一般入學(xué)要求。

　　您的本科教育必須包括以下先決條件：(1)上過三個學(xué)期或五個季度的微積分，其中包括多元微積分;(2)一學(xué)期的高數(shù)(最好是離散數(shù)學(xué)，但可以接受線性代數(shù)和微分方程式);(3)一個學(xué)期的Java或Python(可以接受C ++，但學(xué)生必須至少還具有一定的Java或Python知識);(4)一學(xué)期的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?？梢允褂镁€性代數(shù)或微分方程代替離散數(shù)學(xué)。每個先決課程必須達到B-或更好的成績。

　　如果您的本科教育不包括上面列出的先決條件，則您仍然可以臨時身份被錄取，一旦您完成缺少的前提條件，便可以被完全錄取。缺少先決條件的人員可能會與Johns Hopkins Engineering或其他地區(qū)認可的機構(gòu)共同完成。

　　語言要求

　　TOEFL的最低分數(shù)要求為600(筆試)，250(機考)或104(網(wǎng)絡(luò)考試)。對于雅思考試，總分至少需要7.0。招生辦公室需要所有成績的正式副本。

　　綜上所述，以上講的就是關(guān)于約翰霍普金斯大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)的相關(guān)問題介紹，希望能給各位赴美留學(xué)的學(xué)子們指點迷津。近年來，赴美留學(xué)一直是廣大學(xué)生最熱門的話題，同時，很多學(xué)生對于簽證的辦理、院校的選擇、就業(yè)的前景、學(xué)習(xí)的費用等諸多問題困擾不斷，別擔心，IDP留學(xué)專家可以為你排憂解難，同時，更多關(guān)于赴美留學(xué)的相關(guān)資訊在等著你，絕對讓你“瀏覽”忘返。在此，衷心祝愿各位學(xué)子們能夠順利奔赴自己心目中理想的學(xué)校并且學(xué)業(yè)有成!