芝加哥大学分析学硕士一直以来是一个以就业为导向,适合有工作经验的申请者就读后转换职业方向(如管理咨询转数据科学)的项目,录取标准也比较偏好实习或工作经验丰富的同学,过往的就业率也相当高。那么,其课程设置情况如何?下面跟着tops老师来了解一下。
一、芝加哥大学分析学硕士课程设置:12门课+ 1门顶点课程
1)Pre- Courses
Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra
Introduction to Statistical Concepts
Advanced Linear Algebra for Machine Learning
R Workshop(1天)
2)8门核心课程
Time Series Analysis and Forecasting
Statistical Analysis
Data Mining Principles
Machine Learning and Predictive Analytics
Linear and Nonlinear Models for Business Application
Data Engineering Platforms
Leadership Skills: Teams, Strategies, and Communications
Data Science for Consulting
3)3门选修课
4)1门Analytics Capstone Project
二、芝加哥大学分析学硕士录取学生背景
对于背景没有特别严格的要求,无论理工科技术领域,还是社会科学或者商科领域,都可以申请这个项目。
25%是国际生,66%是美国公民;
男女录取者占比分别为32%和68%;想要了解更多录取或留学相关内容,欢迎添加vx:Tops6868。
38%是商科或者经济背景,37%是工程或者科学背景,7%是数学或者统计学背景;
44%为研究生,47%为本科生
先修课要求:微积分1,微积分2
TOEFL: 104+(小分26+)/IELTS7.0+(小分7.0+)
GMAT/GRE: 强烈建议提供
GPA: 3.8+
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