美國哥倫比亞大學數(shù)據(jù)科學碩士專業(yè)課程哥大數(shù)據(jù)科學專業(yè)學費

　　哥倫比亞大學數(shù)據(jù)科學碩士專業(yè)的學生將有機會從事包括畢業(yè)項目在內(nèi)的獨創(chuàng)研究，并與行業(yè)合作伙伴以及教學人員溝通互動。該項目學制較短，學生共需修讀30個學分，無需撰寫畢業(yè)論文，深受國際學生歡迎。接下來為大家介紹：美國哥倫比亞大學數(shù)據(jù)科學碩士專業(yè)課程哥大數(shù)據(jù)科學專業(yè)學費

　　哥倫比亞大學數(shù)據(jù)科學碩士項目

　　1.課程模式

　　這是一門 30 學分課程(10×3)，包括 7 門核心課程和 3 門選修課程以及 1 個頂點項目。核心課程包括機器學習、可視化、統(tǒng)計和推理建模。可以從任何部門(新聞、CS、商學院、ECE)選修課程。例如，云計算和分析、大數(shù)據(jù)、從數(shù)據(jù)構建故事等。

　　這是一個 1.5 年的課程(或可以在 1 年內(nèi)完成但不推薦)。課程很好，很有挑戰(zhàn)性。每當課程需要時，助教都會開展有關 Python 和 R 的特殊培訓課程。期望對統(tǒng)計和線性代數(shù)有很好的理解。我們認為該課程專為全面展示而設計，可以為您開始數(shù)據(jù)科學之旅提供一個良好的平臺。

　　2.工作機會

　　作為常春藤盟校品牌，期待良好的職業(yè)服務辦公室和資源來幫助您找到良好的職業(yè)機會。數(shù)據(jù)科學是一個單獨的部門，它只為 DS 學生舉辦單獨的招聘會，這是一個很大的優(yōu)勢。此外，哥倫比亞職業(yè)博覽會對所有人開放。除此之外，該計劃因其地理位置而受益匪淺，因為紐約市有多個創(chuàng)業(yè)招聘會，乘坐地鐵即可到達。盡管 Arushi 更新鮮，但管理來自 Amazon、Milliman Max 和 Synergic Partners(馬德里)的報價。每個人都獲得了實習機會。

　　3.費用

　　這就是哥倫比亞大學比較劣勢的地方。僅學費就約為 56,000 美元，生活費用為每月 1800 美元，該項目是美國最昂貴的項目之一。幾乎沒有獎學金，校內(nèi)工作的報酬很少(每小時 9-12 美元)，TAships 也是如此(每人 2500 美元)。

　　4.其他

　　位置和品牌是一大優(yōu)勢，可為您提供無限的社交和曝光機會。平均GPA為3.5，GRE成績?yōu)?19+，錄取競爭非常激烈。該計劃鼓勵應屆畢業(yè)生和非 CS 畢業(yè)生申請，因此課程背景總體上是多樣化的。

　　5.項目

　　最大的競爭對手是 CMU BIDA、CMU MCDS、UT Austin MSBA、U Washington、Georgia Tech 等。雖然 CMU 仍然是吹捧的領導者，但哥倫比亞數(shù)據(jù)科學正在快速追趕。

　　6.課程設置

　　1概率論Probability Theory

　　2數(shù)據(jù)科學算法Algorithms for Data Science

　　3統(tǒng)計學推斷與建模Statistical Inference and Modeling

　　4數(shù)據(jù)科學計算機系統(tǒng)Computer Systems for Data Science

　　5數(shù)據(jù)科學機器學習Machine Learning for Data Science

　　6探索性數(shù)據(jù)分析與可視化Exploratory Data Analysis and Visualization

　　7數(shù)據(jù)科學頂點與倫理Data Science Capstone and Ethics

　　8數(shù)據(jù)科學導論Introduction to Data Science

　　9數(shù)據(jù)科學概率學與統(tǒng)計學Probability & Statistics for Data Science

　　10轉(zhuǎn)換生物信息學Translational Bioinformatics

　　11計算機科學專題：應用機器學習Topics in Computer Science： Applied Machine Learning

　　12計算機科學專題：數(shù)據(jù)科學因果推論Topics in Computer Science： Causal Inference for Data Science

　　13計算機科學專題：數(shù)據(jù)科學的機器學習產(chǎn)品Topics in Computer Science： Machine Learning Products for Data Science

　　14信息處理專題：大數(shù)據(jù)分析Topics in Information Processing： Big Data Analytics

　　15定量金融專題：金融大數(shù)據(jù)Topics in Quantitative Finance： Big Data in Finance

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