![](/Public/Home/images/closed.png)
![托普仕留学](/Public/Home/images/index_call.png)
宾大数据科学硕士为学生从事以数据为中心的各种职业做好准备,无论是在技术和工程、咨询、科学、决策领域,还是在理解文学、艺术或传播的模式方面。下面托普仕老师给大家分享一下宾大数据科学硕士的详细内容。
一、项目概况
宾大数据科学硕士项目将机器学习、大数据分析和统计学等核心主题的前沿课程与各类选修课相结合,并为学生提供机会,将这些技术应用到专业领域(一个深度领域)中。
深度领域(depth area)同时提供预备课程和数据科学应用领域的论文或实践。潜在的专业领域包括网络科学、数字人文学科、生物医学、公共政策,当然也包括计算机和信息科学以及电气和系统工程领域的传统机会。
二、课程设置
宾大数据科学硕士项目要求学生在1年半或者2年内完成10门课程(2门基础课程,3门核心课程,5门选修课程)。课程由计算机与信息科学系(CIS)和电气与系统工程系(ESE)联合管理。
因为有5门选修课程,所以该项目的选课自由度非常大。学生可根据自身兴趣和未来职业规划,灵活选择课程。
1、基础课程(两门课程)
编程语言和技术(PL):编程语言与技术(CIT 5900)或软件开发导论(CIT 5910)
线性代数(CIS 5150)或计算线性代数(Math 5130)
如果学生曾经上过,可以豁免。
2、核心课程要求(三门课程)
数据科学统计(ESE 5420)
大数据分析(CIS 5450)
挖掘和学习:机器学习入门(CIS 5190)或机器学习(CIS 5200)或现代数据挖掘(STAT 5710)或数据驱动建模和概率科学计算(ENM 5310)或数据挖掘:从海量数据收集学习(ESE 5450)
3、技术&深度领域选修课程(五门课程)
选课范围很广,如数据库和信息系统(CIS 5500)、互联网与网络系统(CIS 5550)、软件工程(CIS 5730)、计算机系统工程(CIT 5950)、营销决策的数据与分析(MKTG 7120)、人工智能(CIS 5210)、数据科学深度学习(CIS 5220)、计算机视觉 (CIS 5810)、机器学习理论(CIS 6250)、机器人学习(ESE 6500)、现代数据挖掘(STAT 5710)、分子建模和模拟(CBE 5250)、高级线性代数(AMCS 5141)、算法(CIS 5020)等等。
三、就业情况
报告显示,91.4%的宾大数据科学硕士毕业生在毕业后6个月内被雇佣或者参加继续教育、参加志愿服务、参军,或者没有求职。
这其中,81.9%的学生在毕业后6个月内获得全职就业机会,8.2%的学生选择继续教育深造。这两类毕业去向占据较高比例。
在全职就业中,备受硕士毕业生青睐的顶级雇主有:
亚马逊、Meta、谷歌、微软、华为、领英、Oracle、宾夕法尼亚大学、麦肯锡咨询公司、阿斯麦、Nuro、英伟达等等。
就职行业涵盖科技(48%)、工程(9%)、金融服务(8%)、咨询(7%)、制药/生物技术(6%)、汽车(4%)、媒体/新闻/娱乐(4%)、电子器件/机器人(3%)、航空航天(2%)、教育(2%)等诸多领域。
从地区分布来看,美国本土就业占据主流,多数毕业生选择在加州、纽约州、宾夕法尼亚州、华盛顿州等地从业。
此外,有部分学生选择在中国(包括香港/台湾)就业,或者在以色列、日本、韩国、科威特等国从业。
以上就是宾大数据科学硕士的相关内容。如果您对美国留学感兴趣,欢迎您在线咨询托普仕留学老师(Tops6868)。托普仕留学专注美国TOP30名校申请,采用5v1服务模式,21步精细服务流程,硬性四维标准+六维背景提升等留学服务体系,为学生申请美国名校提供保障。