随着网络的普及，每时每刻都会有大量的数据被产生和存储下来，如何将这些数据变成有价值的商业信息则成为了各个公司竞争的核心之力，从而诞生了数据科学专业，为了顺应时代的需求，约翰霍普金斯大学就开设了数据科学硕士专业，下面，就随小编来看看吧，希望对大家有所帮助：
数据科学硕士学位将提供应用数学、统计学和计算机科学的培训，作为理解和欣赏现有数据科学工具的基础。该项目旨在通过强调掌握将真实世界的数据驱动问题转化为数学问题所需的技能，并通过使用各种科学工具来解决这些问题，从而培养下一代数据科学的领导者。
数据科学导论(必修)
EN.553.636 Introduction to Data Science
核心区域
统计学
秋季和春季学期
EN.553.630 Introduction to Statistics.
秋季学期
EN.553.632 Bayesian Statistics
EN.553.730 Statistical Theory I
EN.601.677 Causal Inference
EN.553.613 Applied Statistics and Data Analysis
春季学期
EN.553.731 Statistical Theory II
EN.553.738 High-Dimensional Approximation, Probability, and Statistical Learning
EN.553.733 Advanced Topic in Bayesian Analysis
EN.553.739 Statistical Pattern Recognition Theory & Methods
EN.570.654 Geostatistics: Understanding Spatial Data
EN.553.639 Time Series Analysis
机器学习
秋季与春季学期
EN.601.675 Machine Learning
秋季学期
EN.520.612 Machine Learning for Signal Processing
EN.520.637 Foundations of Reinforcement Learning
EN.520.647 Information Theory
EN.520.651 Random Signal Analysis
EN.525.724 Introduction to Pattern Recognition (online)
EN.553.740 Machine Learning I
EN.580.709 Sparse Representations in Computer Vision and Machine Learning
EN.601.634 Randomized and Big Data Algorithms
EN.601.677 Causal Inference
EN.601.682 Machine Learning: Deep Learning
EN.601.780 Unsupervised Learning: Big Data to Low-Dimensional Representations
EN.601.674 Machine Learning: Learning Theory
春季学期
EN.520.638 Deep Learning
EN.520.648 Compressed Sensing and Sparse Recovery
EN.520.666 Information Extraction
EN.535.741 Optimal Control and Reinforcement Learning (online)
EN.553.602 Research and Design in Applied Mathematics: Data Mining
EN.553.738 High-Dimensional Approximation, Probability, and Statistical Learning
EN.553.741 Machine Learning II
EN.601.676 Machine Learning: Data to Models
EN.625.692 Probabilistic Graphical Models (online)
量化
秋季学期
EN.553.761 Nonlinear Optimization I
EN.553.665 Introduction to Convexity
EN.520.618 Modern Convex Optimization
春季学期
EN.553.762 Nonlinear Optimization II
EN.553.763 Stochastic Search and Optimization
EN.601.681 Machine Learning: Optimization
EN.553.766 Combinatorial Optimization
计算机
秋季与春季学期
EN.601.633 Introduction to Algorithms
秋季学期
EN.553.688 Computing for Applied Mathematics
EN.601.620 Parallel Programming
EN.601.647 Computational Genomics: Sequences
春季学期
EN.601.646 Sketching and Indexing for Sequences
EN.520.617 Computation for Engineers
选修课
计算医学
秋季与春季学期
AS.410.633 Introduction to Bioinformatics (online)
AS.410.635 Bioinformatics: Tools for Genome Analysis (online)
EN.605.620 Algorithms for Bioinformatics (cannot be taken with EN.605.621)
EN.605.621 Foundations of Algorithms (cannot be taken with EN.605.620)
秋季学期
AS.410.671 Gene Expression Data Analysis and Visualization (online)
EN.605.653 Computational Genomics
春季学期
EN.553.650 Computational Molecular Medicine (offered spring)
EN.520.659 Machine Learning for Medical Applications
计算机视觉
秋季与春季学期
EN.601.661 Computer Vision
EN.520.614 Image Processing and Analysis
秋季学期
EN.520.646 Wavelets & Filter Banks
EN.520.665 Machine Perception
春季学期
EN.601.783 Vision as Bayesian Inference
EN.520.623 Medical Image Analysis
EN.553.693 Mathematical Image Analysis
EN.520.615 Image Processing and Analysis II
EN.525.733 Deep Learning for Computer Vision (online)
金融数学
秋季学期
EN.553.627 Stochastic Processes and Applications to Finance I
EN.553.641 Equity Markets and Quantitative Trading
EN.553.642 Investment Science
EN.553.644 Introduction to Financial Derivatives
EN.553.646 Risk Measurement and Management in Financial Markets
EN.553.649 Advanced Equity Derivatives
春季学期
EN.553.628 Stochastic Processes and Applications to Finance II
EN.553.645 Interest Rate and Credit Derivatives
EN.553.753 Commodity Markets and Trade Finance
数学与数据科学
秋季学期
EN.553.633 Monte Carlo Methods
EN.553.792 Matrix Analysis and Linear Algebra
EN.601.634 Randomized and Big Data Algorithms
语言与言语
秋季学期
EN.601.665 Natural Language Processing
春季学期
EN.520.666 Information Extraction
EN.520.680 Speech and Auditory Processing by Humans and Machines
EN.601.769 Events Semantics in Theory and Practice
额外课程
EN.520.650 Machine Intelligence
EN.580.691 Learning, Estimation and Control
EN.601.615 Databases
EN.601.663 Algorithms for Sensor-Based Robotics
Data Science Capstone Experience
EN.553.806 Capstone Experience
学生必须完成学士学位，最好是工程、数学、计算机科学或其他科学专业。此外，候选人应至少完成微积分(通过多元微积分)，线性代数，微分方程，概率，计算机编程(如c++或Python)的本科水平的课程，最好辅之以统计学课程和至少一门证明写作课程。
托福成绩不低于100分(网考)或600分(纸考)，雅思成绩达到7分
约翰斯·霍普金斯大学(The Johns Hopkins University)，简称Hopkins或JHU，成立于1876年，是一所世界顶级的著名私立大学，美国第一所研究型大学，也是北美顶尖大学学术联盟美国大学协会(AAU)的14所创始校之一。美国国家科学基金会连续33年将该校列为全美科研经费开支最高的大学。截止目前，学校的教员与职工共有37人获得过诺贝尔奖。
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约翰霍普金斯大学数据科学硕士课程详解 约翰霍普金斯大学数据科学申请条件
约翰霍普金斯大学数据科学硕士的课程严格，侧重于计算机科学、统计学和应用数学的基础知识，同时结合实际例子。毕业生们成功地从事从数据管道和存储到统计分析和数据引出在内的所有专业工作。
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
约翰霍普金斯大学的数据科学硕士专业 21世纪最热门的学科!
近些年，随着数据运营所带来得利好日益明显，很多机构或者企业开始重视海量数据背后所蕴藏的无限“财富”，从而对数据科学人才的需求量与日俱增，国内目前鲜少有大学开设此专业，而美国很多大学都开设了数据科学专业，
美国约翰霍普金斯大学数据科学硕士申请要求有哪些？课程设置有哪些？
数据科学是一个交叉性极强的学科，对于数理统计，计算机，经济学都有一定的要求，同时就业前景也是非常好的，因此每年都有许多人选择申请此专业，而美国约翰霍普金斯大学开设的数据科学专业就吸引了不少人的目光，为此今天小编就为大家整理了美国约翰霍普金斯大学数据科学硕士申请要求和课程设置等相关信息
美国约翰霍普金斯大学数据科学硕士课程要求及课程要求一览 感兴趣就快看看吧！
随着时代的变迁，数据科学专业逐渐受到了许多人的喜爱，据了解，每年都有许多人选择申请数据科学专业，而且还有不少人选择前往美国进修数据科学专业，约翰霍普金斯大学开设的数据科学专业就俘获了一些人的心，为此今天小编就为大家整理了美国约翰霍普金斯大学数据科学硕士课程要求及课程要求等相关信息
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