近些年，隨著科技技術(shù)的更新?lián)Q代以及經(jīng)濟市場的成熟，很多產(chǎn)品都被無情的淘汰，而很多成熟的數(shù)據(jù)產(chǎn)品走向大眾的視野，深受廣大消費者的青睞，這也意味著大數(shù)據(jù)時代來臨，數(shù)據(jù)分析人才也成為了各行各業(yè)的“香餑餑”，為了順應(yīng)時代的發(fā)展，美國很多大學(xué)都開設(shè)了數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)，其中最出色的就是邁阿密大學(xué)，下面，小編就帶大家深入了解邁阿密大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)，希望對大家有所幫助：

　　M.S. in Data Science

　　數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士是一個跨學(xué)科的研究生項目，結(jié)合了領(lǐng)域特定的教學(xué)和分析大數(shù)據(jù)集的技術(shù)技能。本課程以計算機科學(xué)、電氣工程和數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)科學(xué)課程為核心，并從數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域選擇課程，本質(zhì)上是跨學(xué)科的。學(xué)生感興趣的數(shù)據(jù)科學(xué)工具將能夠?qū)Ｗ⒂谠瓌t和工具開發(fā)工具,和學(xué)生感興趣的數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒛軌驅(qū)Ｗ⒂趹?yīng)用程序的數(shù)據(jù)科學(xué)工具選擇的課程開發(fā)技能的三個應(yīng)用領(lǐng)域。該項目還為學(xué)生提供了進行工業(yè)實習的選擇，以獲得專業(yè)經(jīng)驗。該項目允許不同的學(xué)術(shù)單位在其特定的應(yīng)用領(lǐng)域增加課程，從而保持該項目的更新，并與當前的實踐和行業(yè)需求相關(guān)。該項目在本質(zhì)上是學(xué)術(shù)和專業(yè)的，提供與碩士學(xué)位相符的課程和反映專業(yè)需求的課程。

　　課程設(shè)置：

　　核心課程

　　Machine Learning or Data Mining

　　CSC 687 Topics in Computer Science

　　or ECE 648/677 Machine Learning

　　Data Visualization

　　CSC 688 Topics in Computer Science

　　or JMM 622 Introduction to Infographics and Data Visualization

　　Statistics

　　IEN 713 Applied Regression Analysis

　　or EPS 702/MTH 642 Quantitative Methods II

　　選修課

　　編程(至少3個選修學(xué)分必須是編程)

　　CSC 686 Topics in Computer Science

　　CSC 632 Introduction to Parallel Computing

　　CSC 640 Algorithm Design and Analysis

　　EPS 704 Computer Applications in Educational and Behavioral Science Research

　　數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)

　　CSC 623 Theory of Relational Databases

　　or ECE 672 Object-Oriented and Distributed Database Management Systems

　　ECE 697 Special Topics in Electrical Engineering

　　機器學(xué)習和數(shù)據(jù)挖掘

　　CSC 687 Topics in Computer Science

　　CSC 746 Neural Networks and Deep Learning

　　or ECE 653 Neural Networks

　　ECE 648 Machine Learning

　　ECE 677 Data Mining

　　ECE 730 Statistical Learning

　　ECE 753 Pattern Recognition and Neural Networks

　　數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)

　　EPS 703 Applied Multivariate Statistics

　　EPS 705 Measurement and Psychometric Theory

　　EPS 706 Categorical Data Analysis

　　數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用

　　ARC 594 Geographic Information Systems in Urban Design

　　ARC 684 Special Problems

　　ARC 685 Special Problems

　　CSC 645 Introduction to Artificial Intelligence

　　or ECE 637 Principles of Artificial Intelligence

　　GEG 680 Spatial Data Analysis I

　　JMM 692 Special Topics in Journalism and Media Management

　　入學(xué)要求：

　　認證機構(gòu)的學(xué)士學(xué)位。

　　本科累計GPA最低達到3.0。

　　概率論、統(tǒng)計學(xué)和計算機編程入門(或同等學(xué)歷)。有缺陷的學(xué)生可能會被錄取，這些缺陷必須在學(xué)位要求之外完成。

　　GRE普通考試成績

　　申請者在定量推理測試中必須達到65%或更高的排名。GRE的其他部分沒有最低分數(shù)要求。

　　語言要求：

　　TOEFL minimum score: Internet based - 92; Computer based - 237; Paper based 580

　　IELTS minimum score: 6.5

　　綜上所述，以上講的就是關(guān)于邁阿密大學(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!