大數(shù)據(jù)時(shí)代來臨，各行各業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)的依賴度越來越高，從而對(duì)于一些具有大數(shù)據(jù)思維、運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維分析應(yīng)用技術(shù)的高層次數(shù)據(jù)科學(xué)人才的需求量不斷上漲，可國內(nèi)目前鮮少有大學(xué)開設(shè)此專業(yè)，而美國很多大學(xué)都開設(shè)了數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)，明尼蘇達(dá)大學(xué)雙城分校就是其中之一，下面，小編就帶大家深入了解明尼蘇達(dá)大學(xué)雙城分校數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)，希望對(duì)大家有所幫助：

　　Master's of Science in Data Science

　　數(shù)據(jù)科學(xué)碩士項(xiàng)目是一個(gè)常規(guī)的，兩年制(31學(xué)分)的碩士項(xiàng)目，整合了大數(shù)據(jù)和分析的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

　　學(xué)生將學(xué)習(xí)最先進(jìn)的大數(shù)據(jù)處理方法，接觸形成下一代大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)的前沿方法和理論，并將完成一個(gè)項(xiàng)目，展示他們對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)基本概念的使用。

　　課程設(shè)置：

　　Statistics

　　Tier I courses

　　STAT 5101 - Theory of Statistics I / MATH 5651 - Basic Theory of Probability and Statistics (STAT 5101 and MATH 5651 are equivalencies)

　　STAT 5102 - Theory of Statistics II

　　STAT 5302 - Applied Regression Analysis

　　STAT 5401 - Applied Multivariate Methods

　　STAT 5511 - Time Series Analysis

　　STAT 8051 - Applied Statistical Methods 1: Computing and Generalized Linear Models

　　STAT 8101 - Theory of Statistics I

　　STAT 8102 - Theory of Statistics II

　　PUBH 7401 - Fundamentals of Biostatistical Inference

　　PUBH 7402 - Biostatistics Modeling and Methods

　　PUBH 7440 - Introduction to Bayesian Analysis

　　Tier II courses

　　AST/STAT 5731 - Bayesian Astrostatistics

　　PUBH 7405 - Biostatistics Regression

　　PUBH 7406 - Advanced Regression and Design

　　PUBH 7407 - Analysis of Categorical Data

　　PUBH 7430 - Statistical Methods for Correlated Data

　　PUBH 7460 - Advanced Statistical Computing

　　PUBH 7485 - Methods for Causal Inference

　　PUBH 8401 - Linear Models

　　PUBH 8432 - Probability Models for Biostatistics

　　PUBH 8442 - Bayesian Decision Theory

　　STAT 5052 - Statistical and Machine Learning

　　STAT 5201 - Sampling Methodology in Finite Populations

　　STAT 5303 - Designing Experiments

　　STAT 5421 - Analysis of Categorical Data

　　STAT 5601 - Nonparametric Methods

　　STAT 5701 - Statistical Computing

　　STAT 8112 - Mathematical Statistics II

　　EE 5531 Probability and Stochastic Processes

　　EE 8581 - Detection and Estimation Theory

　　Algorithmics

　　Tier I courses

　　CSCI 5521 - Introduction to Machine Learning (formerly Pattern Recognition)

　　CSCI 5523 - Introduction to Data Mining

　　CSCI 5525 - Machine Learning

　　EE 8591 - Predictive Learning from Data

　　PUBH 7475 - Statistical Learning and Data Mining

　　PUBH 8475 - Statistical Learning and Data Mining

　　Tier II courses

　　CSCI 5302 - Analysis of Numerical Algorithms

　　CSCI 5304 - Computational Aspects of Matrix Theory

　　CSCI 5511 - Artificial Intelligence I

　　CSCI 5512 - Artificial Intelligence II

　　CSCI 5609 - Visualization (renumbered from CSCI 5109)

　　CSCI 8314 - Sparse Matrix Computations

　　CSCI 8581 - Big Data in Astrophysics

　　EE 5239 - Introduction to Nonlinear Optimization

　　EE 5251 - Optimal Filtering and Estimation

　　EE 5389 - Introduction to Predictive Learning

　　EE 5391 - Computing With Neural Networks

　　EE 5542 - Adaptive Digital Signal Processing

　　EE 5551 - Multiscale and Multirate Signal Processing

　　EE 5561 - Image Processing and Applications

　　EE 5581 - Information Theory and Coding

　　EE 5585 - Data Compression

　　EE 8231 - Optimization Theory

　　IE 5531 - Engineering Optimization I

　　IE 8521 - Optimization

　　IE 8531 - Discrete Optimization

　　Infrastructure and Large Scale Computing

　　Tier I courses

　　CSCI 5105 - Introduction to Distributed Systems

　　CSCI 5451 - Introduction to Parallel Computing: Architectures, Algorithms, and Programming

　　CSCI 5707 - Principles of Database Systems

　　CSCI 5708 - Architecture and Implementation of Database Management Systems

　　EE 5351 - Applied Parallel Programming

　　EE 8367/CSCI 8205 - Parallel Computer Organization

　　Tier II courses

　　CSCI 5103 - Operating Systems

　　CSCI 5211 - Data Communications and Computer Networks

　　CSCI 5231 - Wireless and Sensor Networks

　　CSCI 5271 - Introduction to Computer Security

　　CSCI 5715 - From GPS and Virtual Globes to Spatial Computing

　　CSCI 5751 - Big Data Engineering and Architecture

　　CSCI 5801 - Software Engineering I

　　CSCI 5802 - Software Engineering II

　　CSCI 8102 - Foundations of Distributed Computing

　　CSCI 8701 - Overview of Database Research

　　CSCI 8715 - Spatial Databases and Applications

　　CSCI 8725 - Databases for Bioinformatics

　　CSCI 8735 - Advanced Database Systems

　　CSCI 8801 - Advanced Software Engineering

　　EE 5355 - Algorithmic Techniques for Scalable Many-core Computing

　　EE 5371 - Computer Systems Performance Measurement and Evaluation

　　EE 5381 - Telecommunications Networks

　　EE 5501 - Digital Communication

　　選修課

　　CSCI 5106 - Programming Languages

　　CSCI 5123 - Recommender Systems

　　CSCI 5421 - Advanced Algorithms and Data Structures

　　CSCI 5461 - Functional Genomics, Systems Biology, and Bioinformatics

　　CSCI 5561 - Computer Vision

　　CSCI 5980 - Special Topics in Computer Science

　　CSCI 8271 - Security and Privacy in Computing

　　CSCI 8363 - Numerical Linear Algebra in Data Exploration

　　CSCI 8980 - Special Advanced Topics in Computer Science

　　EE 5393 - Circuits, Computation and Biology

　　GEOG 8920 - Urban Mobility & Accessibility

　　IE 8534 - Advanced Topics in Operations Research

　　IE 8535 - Introduction to Network Science

　　MATH 5467 - Introduction to the Mathematics of Image and Data Analysis

　　PUBH 7445 - Statistics for Human Genetics and Molecular Biology

　　PUBH 7461 - Exploring and Visualizing Data in R

　　PUBH 8445 - Statistics for Human Genetics and Molecular Biology

　　PUBH 8446 - Advanced Statistical Genetics and Genomics

　　PUBH 8472 - Spatial Biostatistics

　　申請(qǐng)條件：

　　平均績(jī)點(diǎn)

　　學(xué)生應(yīng)該使用學(xué)校的原始量表自行報(bào)告自己計(jì)算的GPA。一般情況下，本科課程平均成績(jī)達(dá)到3.5(或與其他評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)相當(dāng))的學(xué)生將被考慮入學(xué)。

　　先決條件要求

　　希望申請(qǐng)者在至少一個(gè)與數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)的領(lǐng)域，通過他們的課程或工作經(jīng)驗(yàn)顯著超過這些最低要求。

　　數(shù)學(xué):

　　微積分(2學(xué)期)相當(dāng)于明尼蘇達(dá)大學(xué)的MATH 1271和MATH 1272

　　多變量微積分(1學(xué)期)相當(dāng)于明尼蘇達(dá)大學(xué)的數(shù)學(xué)2263

　　等同于明尼蘇達(dá)大學(xué)的MATH 2142, MATH 4242或CSCI 2033

　　統(tǒng)計(jì)學(xué)(1學(xué)期)等同于明尼蘇達(dá)大學(xué)的STAT 3021或更高水平

　　計(jì)算機(jī)編程(2個(gè)學(xué)期)或具有同等的通用編程語言(如C, c++， Java, Python)的經(jīng)驗(yàn)，包括基本算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，相當(dāng)于計(jì)算機(jī)科學(xué)本科學(xué)位的前兩個(gè)學(xué)期的計(jì)算機(jī)科學(xué)入門課程。等價(jià)于CSCI 1103 (java)， CSCI 1113 (C/ c++)， CSCI 1133 (python)， CSCI 1913或1933 (cs2帶算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu))

　　具有數(shù)學(xué)軟件環(huán)境(如Matlab、R或其他類似環(huán)境)的經(jīng)驗(yàn)絕對(duì)是加分項(xiàng)，但不能完全替代通用編程語言的經(jīng)驗(yàn)。高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的課程也是加分項(xiàng)

　　個(gè)人陳述/目的陳述

　　你必須寫一份目的陳述，概述你在數(shù)據(jù)科學(xué)方面的近期教育和長(zhǎng)期職業(yè)目標(biāo)，以及你申請(qǐng)明尼蘇達(dá)大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的原因。討論對(duì)特定研究課題或教師項(xiàng)目的任何興趣。在陳述目的的單獨(dú)部分中，簡(jiǎn)要地討論您的相關(guān)教育、研究或與數(shù)據(jù)科學(xué)或數(shù)據(jù)分析相關(guān)的行業(yè)背景，以及特定的先決條件領(lǐng)域(微積分和相關(guān)數(shù)學(xué)課程、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)編程和相關(guān)系統(tǒng))。如果你在計(jì)算機(jī)或其他先決條件領(lǐng)域有專業(yè)知識(shí)，但在成績(jī)單中沒有反映出來，請(qǐng)附上描述。包括任何與你所做的研究相關(guān)的獨(dú)特經(jīng)歷，特別是任何數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的項(xiàng)目。舉一個(gè)你解決過或執(zhí)行過的最復(fù)雜的計(jì)算機(jī)驅(qū)動(dòng)問題的例子。這條語句有4000個(gè)字符的限制(強(qiáng)烈建議;不包括空格;不嚴(yán)格執(zhí)行)。數(shù)據(jù)科學(xué)課程不需要其他陳述。

　　簡(jiǎn)歷(簡(jiǎn)歷)

　　推薦信

　　提交三個(gè)個(gè)人的名字，他們能說明你在數(shù)據(jù)科學(xué)方面的研究生水平的工作能力，最好熟悉你的目標(biāo)聲明中描述的背景經(jīng)驗(yàn)。三封推薦信中有一封必須是最近的(最近兩年)，如果你離開學(xué)校不到5年，建議三封推薦信中有一封來自教職員工。

　　成績(jī)單

　　多樣性聲明(強(qiáng)烈鼓勵(lì))

　　多元化陳述應(yīng)包括你的背景、經(jīng)歷和成就將如何有助于大學(xué)及本系透過多元化和包容促進(jìn)卓越的目標(biāo)。如果可以的話，你應(yīng)該提到你完成本科教育所克服的困難或障礙。明尼蘇達(dá)大學(xué)的一些研究生申請(qǐng)者將被考慮獲得資助機(jī)會(huì)，如DOVE獎(jiǎng)學(xué)金，基于他們的多樣性聲明。

　　可能需要解決的領(lǐng)域包括:

　　你曾經(jīng)面對(duì)并克服的困難

　　家庭背景

　　第一代大學(xué)生

　　計(jì)算機(jī)科學(xué)/數(shù)據(jù)科學(xué)的非傳統(tǒng)屬性

　　你的多元身份(例如:民族、種族、經(jīng)濟(jì)或教育背景和經(jīng)歷、性別認(rèn)同、性取向)

　　您致力于在計(jì)算機(jī)、STEM領(lǐng)域或您的社區(qū)內(nèi)實(shí)現(xiàn)公平和增強(qiáng)多樣性

　　地理多樣性

　　社區(qū)參與

　　多語言技能

　　國際旅行改變了你的觀點(diǎn)

　　特殊的天賦

　　任何你能對(duì)這個(gè)項(xiàng)目做出貢獻(xiàn)的獨(dú)特之處

　　語言要求：

　　托?？谡Z成績(jī)達(dá)到23分或以上，雅思口語成績(jī)達(dá)到7分或以上。

　　綜上所述，以上講的就是關(guān)于明尼蘇達(dá)大學(xué)雙城分校數(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(diǎn)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(shí)，很多學(xué)生對(duì)于簽證的辦理、院校的選擇、就業(yè)的前景、學(xué)習(xí)的費(fèi)用等諸多問題困擾不斷，別擔(dān)心，IDP留學(xué)專家可以為你排憂解難，同時(shí)，更多關(guān)于赴美留學(xué)的相關(guān)資訊在等著你，絕對(duì)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!