约翰霍普金斯大学的数据科学硕士专业 是数据人才培养摇篮!

　　随着大数据时代的到来，数据化运营所带来的利好日益明显，很多机构也都开始重视海量数据背后所蕴藏的无限“财富”，从而数据科学人才则成为了非常紧俏的职业，国内目前鲜少有大学开设此类专业，而美国很多大学都相继开设了数据科学专业，其中最出色的就是约翰霍普金斯大学，下面，小编就带大家深入了解约翰霍普金斯大学的数据科学硕士专业，希望对大家有所帮助：

　　数据科学硕士Master of Science in Data Science

　　严格的课程侧重于计算机科学，统计学和应用数学的基础知识，同时结合了真实的示例。在约翰霍普金斯大学应用物理实验室，您可以选择在线学习和在最先进的设备中进行现场学习，向在职工程师和数据科学家学习。毕业生准备成功完成涉及数据管道和数据存储，统计分析和得出数据故事的专业工作。

　　完成课程学习后，学生将能够：

　　有效且有竞争力地应对数据科学家日益增长的需求。

　　平衡应用数学和计算机科学的理论和实践，以分析和处理大规模数据集。

　　描述和转换信息，以发现与复杂数据集之间的关系和见解。

　　使用形式化技术和抽象方法创建模型，这些模型和方法可以自动解决实际问题。

　　课程安排：

　　Prerequisite Courses 先决课程

　　Introduction to Python Python简介

　　Intro to Programming Using Java Java编程简介

　　Data Structures 数据结构

　　Discrete Mathematics 离散数学

　　General Applied Mathematics 通用应用数学

　　Multivariable Calculus and Complex Analysis 多变量微积分和复杂分析

　　Introduction to Ordinary and Partial Differential Equations 常微分方程和偏微分方程介绍

　　Linear Algebra 线性代数

　　Applicants whose prior education does not include the prerequisites listed under Admission Requirements may still be admitted under provisional status, followed by full admission once they have completed the missing prerequisites. All prerequisite courses are available at Johns Hopkins Engineering. These courses do not count toward the degree or certificate requirements.

　　先前的教育未包括入学要求中列出的先决条件的申请人仍可以临时身份被录取，一旦完成缺少的先决条件，则可以被完全录取。所有先修课程都可以在Johns Hopkins Engineering获得。这些课程不计入学位或证书要求。

　　Foundation Courses

　　基础课程

　　Statistical Methods and Data Analysis 统计方法与数据分析

　　Algorithms for Data Science 数据科学算法

　　These required foundation courses must be taken or waived before all other courses in their respective programs.

　　这些必修的基础课程必须在其各自课程的所有其他课程之前接受或放弃。

　　Required Courses 必修课程

　　Principles of Database Systems or Introduction to Machine Learning 数据库系统原理或机器学习导论

　　Data Visualization 数据可视化

　　Introduction to Optimization * or Computational Statistics 优化或计算统计简介

　　Statistical Models and Regression 统计模型和回归

　　Data Science 数据科学

　　ELECTIVES 选修课

　　SELECT ONE 以下课程选一

　　Large-Scale Database Systems 大型数据库系统

　　Advanced Machine Learning 高级机器学习

　　Semantic Natural Language Processing 语义自然语言处理

　　Big Data Processing Using Hadoop 使用Hadoop进行大数据处理

　　SELECT ONE 以下课程选一

　　Introductory Stochastic Differential Equations with Applications 随机差分微分方程及其应用

　　Probability and Stochastic Process I 概率与随机过程I

　　Probability and Stochastic Process II 概率与随机过程II

　　Theory Of Statistics I 统计理论I

　　Theory of Statistics II 统计理论II

　　Queuing Theory with Applications to Computer Science 排队论及其在计算机科学中的应用

　　Data Mining 数据挖掘

　　Game Theory 博弈论

　　Stochastic Optimization & Control 随机优化与控制

　　Modeling, Simulation, and Monte Carlo 建模，仿真和蒙特卡洛

　　ADDITIONAL SELECTIONS 额外选修课

　　Probabilistic Graphical Models 概率图形模型

　　Applied Topology 应用拓扑

　　Graph Analytics 图形分析

　　Social Media Analytics 社交媒体分析

　　Cloud Computing 云计算

　　Artificial Intelligence 人工智能

　　Neural Networks 神经网络

　　Introduction to Machine Learning 机器学习简介

　　Applied Game Theory 应用博弈论

　　Queuing Theory with Applications to Computer Science 排队论及其在计算机科学中的应用

　　Game Theory 博弈论

　　Real Analysis 真实分析

　　Matrix Theory 矩阵论

　　Computational Methods 计算方法

　　Discrete Hybrid Optimization 离散混合优化

　　Mathematical Methods for Signal Processing 信号处理的数学方法

　　Introduction to Operations Research: Probabilistic Models 运筹学概论：概率模型

　　Monte Carlo Methods 蒙特卡洛方法

　　Graph Theory 图形论

　　Neural Networks 神经网络

　　Mathematics of Finance 金融数学

　　Mathematics of Risk, Options, and Financial Derivatives 风险，期权和金融衍生工具数学

　　Design and Analysis of Experiments 实验设计和分析

　　Multivariate Statistics and Stochastic Analysis 多元统计与随机分析

　　Bayesian Statistics 贝叶斯统计

　　Cryptography 密码学

　　Applied Topology 应用拓扑

　　Computational Complexity and Approximation 计算复杂度和近似值

　　Probabilistic Graphical Models 概率图形模型

　　Time Series Analysis 时间序列分析

　　Advanced Differential Equations: Partial Differential Equations 高级微分方程：偏微分方程

　　Advanced Differential Equations: Nonlinear Differential Equations and Dynamical Systems 高级微分方程：非线性微分方程和动力学系统

　　Theory of Probability 概率论

　　INDEPENDENT STUDY 自主学习

　　Capstone Project in Data Science 数据科学实案项目

　　Independent Study in Data Science I 数据科学I自主学习

　　Independent Study in Data Science II 数据科学II自主学习

　　入学要求

　　您必须符合所有硕士学位候选人的一般入学要求。

　　您的本科教育必须包括以下先决条件：(1)上过三个学期或五个季度的微积分，其中包括多元微积分;(2)一学期的高数(最好是离散数学，但可以接受线性代数和微分方程式);(3)一个学期的Java或Python(可以接受C ++，但学生必须至少还具有一定的Java或Python知识);(4)一学期的数据结构。可以使用线性代数或微分方程代替离散数学。每个先决课程必须达到B-或更好的成绩。

　　如果您的本科教育不包括上面列出的先决条件，则您仍然可以临时身份被录取，一旦您完成缺少的前提条件，便可以被完全录取。缺少先决条件的人员可能会与Johns Hopkins Engineering或其他地区认可的机构共同完成。

　　语言要求

　　TOEFL的最低分数要求为600(笔试)，250(机考)或104(网络考试)。对于雅思考试，总分至少需要7.0。招生办公室需要所有成绩的正式副本。

　　综上所述，以上讲的就是关于约翰霍普金斯大学数据科学硕士专业的相关问题介绍，希望能给各位赴美留学的学子们指点迷津。近年来，赴美留学一直是广大学生最热门的话题，同时，很多学生对于签证的办理、院校的选择、就业的前景、学习的费用等诸多问题困扰不断，别担心，IDP留学专家可以为你排忧解难，同时，更多关于赴美留学的相关资讯在等着你，绝对让你“浏览”忘返。在此，衷心祝愿各位学子们能够顺利奔赴自己心目中理想的学校并且学业有成!