一、课程设置

　　芝加哥大学数据科学项目学生必须完成所需的5门核心课程、4 门选修课和一个期末项目才能完成该课程。对于参加基础课程考试的学生，该项目的最低课程数量为9门。对于参加所有基础课程的学生，该课程的最低数量为12门。这些基础课程可以在项目开始前的夏季进行。最后，学生在项目实习期间将能够参与数据科学研究所研究项目和合作伙伴关系中的各种机会。

　　1.基础课程

　　有兴趣的学生将有机会参与以下3门基础课程。每门课程都将在夏末提供，并在秋季季度开始之前在线提供。

　　数据科学的计算基础

　　数据科学的数学基础

　　数据科学的统计基础

　　2.核心课程

　　数据科学导论

　　数据和计算机系统/数据设计

　　数据交互

　　机器学习和人工智能简介或机器学习和人工智能基础第I部分

　　数据和算法的熟练使用

　　二、研究领域

　　1.人工智能

　　从理论到科学、自然语言处理、成像和医学的应用。

　　2.数据、人工智能和社会

　　调查大数据、人工智能、算法和系统对社会的影响。

　　3.数据系统

　　为下一代应用程序组织、分类、扩展和构建数据。

　　4.以人为本的数据科学

　　通过数据驱动的工具让人类成为焦点。

　　5.机器学习和统计

　　基于统计的算法的基础和应用，以数据为中心的模型、预测和决策。

　　6.理论

　　了解信息、机器学习、算法、方法和系统的数学基础。

　　7.使用启发的数据科学

　　结合核心研究问题和现实世界的应用。

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　　三、申请要求

　　1.学历：本科

　　2.GPA：建议3.6分以上

　　3.英语水平：托福90分以上，雅思7.0分以上

　　4.GRE：选择提交

　　5.推荐信：3封

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