CMU科学数据分析硕士怎么样?

　　一)科学数据分析硕士项目及所学课程介绍：

　　CMU科学数据分析硕士(MS-DAS)项目是专门为想要应用现代机器学习和人工智能工具进一步推进生命和物理科学领域发展的学生设计的。

　　所以它与通常吸引具有这些背景的学生的计算机科学、工程或统计系的大多数数据科学课程不同，他们希望能够很好地应用现代机器学习和人工智能工具，以进一步推进生命和物理科学领域。

　　此外，科学数据分析硕士项目最初设计为一年的项目。 学生将在秋季开始学习该课程，并在春季学习一系列严格的课程，包括应用线性代数、编程、机器学习、统计方法等，这些课程将使他们具备必要的数据分析技术能力，以解决现代科学问题。课程将由理学院、统计学系和匹兹堡超级计算中心提供，该中心在高性能计算和数据分析方面处于世界领先地位。

　　科学数据分析硕士的毕业生还有望在学术界、商业研究、政府等领域拥有有竞争力的职业技能。该课程的一个关键部分将是与行业伙伴合作的一个学期的Capstone Project Course。

　　其中顶峰课程内容，这是必修课、学生将与行业合作伙伴接触，并针对真实世界的、数据驱动的问题开发解决方案。学生也将有机会通过该项目与潜在的雇主建立联系，并拓宽他们专业的人脉网络。

　　二)科学数据分析硕士适用人群：

　　是专门为物理和生命科学的本科生准备的，成功的申请者必须在入学前完成生物、化学、数学、物理或相关科学专业/辅修专业的本科学位。

　　三)科学数据分析硕士的入学相关要求

　　1)技能要求：

　　· 完成Python编程入门课程，或能够通过个人/专业经验展示同等水平的知识。

　　· 完成本科阶段的线性代数入门课程。

　　缺乏 Python 经验的学生可能仍会被录取，但需要在入学前进行补救。

　　2)GRE考试：

　　不需要提供GRE成绩哦

　　3)先修课程要求：

　　每个进入班级的学生的数学水平会有所不同。大多数成功的候选人将通过线性代数完成课程，数学概率和高级微积分会有所帮助，但不是预期的。虽然学生将需要完成数据科学数学课程作为必修课程的一部分，但希望学生在入学前对线性代数概念有基本的了解。特别是，在第一学期之前，将期望对向量、矩阵、逆、范数、特征值和特征向量有基本的了解。

　　4)专业背景要求

　　CMU科学数学分析硕士正在寻找拥有基础科学(生物学、化学、数学或物理学)学位或相关学位兴趣的学生，他们希望加强自己的数据分析知识并将这些技能应用于科学研究或开发。

　　四)科学数据分析硕士的具体申请材料

　　a)Online Application

　　b)GRE

　　c)English Language Proficiency Test (TOEFL/IELTS/Duolingo)

　　d)Transcripts

　　e)Statement of Purpose

　　f)Resume

　　g)Letters of Recommendation

　　h)Application Fee

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