美国密歇根大学安娜堡分校数据科学硕士专业 带你挖掘大数据背后的商业价值!

　　在大数据时代之下，各行各业都产生了大量的数据，据统计，2023年我国大数据市场规模超过了8000亿元，我国有望成为世界第一数据资源大国，但国内数据人才培养十分匮乏，而美国很多大学都相继开设了数据科学专业，这不美国密歇根大学安娜堡分校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：

　　MS in Data Science

　　学习该课程学生将能够:识别相关数据集，对数据集应用适当的统计和计算工具，以回答个人、组织或政府机构提出的问题，设计和评估适合于数据的分析程序，并在多计算机环境中有效地实现这些大型异构数据集。

　　课程设置：

　　核心课程

　　MATH 403: Introduction to Discrete Mathematics

　　EECS 402: Programming for Scientists and Engineers

　　EECS 403: Data Structures for Scientists and Engineers

　　下列选一项

　　BIOSTATS 601: Probability and Distribution

　　STATS 425: Introduction to Probability

　　STATS 510: Probability and Distribution

　　下列选一项

　　BIOSTATS 602: Biostatistical Inference

　　STATS 426: Introduction to Theoretical Statistics

　　STATS 511: Statistical Inference

　　所有学生必须修习以下核心课程:

　　EECS 409: Data Science Colloquium

　　数据管理和操作

　　下列选一项

　　EECS 484: Database Management Systems

　　EECS 584: Advanced Database Systems

　　下列选一项

　　EECS 485: Web Systems

　　EECS 486: Information Retrieval and Web Search

　　EECS 549/SI 650: Information Retrieval

　　SI 618: Data Manipulation Analysis

　　STATS 507: Data Science Analytics using Python

　　数据科学技术

　　下列选一项

　　BIOSTAT 650: Applied Statistics I: Linear Regression

　　STATS 500: Statistical Learning I: Linear Regression

　　STATS 513: Regression and Data Analysis

　　下列选一项

　　STATS 415: Data Mining and Statistical Learning

　　STATS 503: Statistical Learning II: Multivariate Analysis

　　EECS 505: Computational Data Science and ML

　　EECS 545: Machine Learning

　　EECS 476: Data Mining

　　EECS 576: Advanced Data Mining

　　SI 670: Applied Machine Learning

　　SI 671: Data Mining: Methods and Applications

　　BIOSTAT 626: Machine Learning for Health Sciences

　　Capstone

　　STATS 504: Principles and Practices in Effective Statistical Consulting

　　STATS 750: Directed Reading

　　EECS 599: Directed Study

　　SI 599-00X: Computational Social Science

　　SI 691: Independent Study

　　SI 699-004: Big Data Analytics

　　BIOSTAT 610: Reading in Biostatistics

　　BIOSTAT 629: Case Studies for Health Big Data

　　BIOSTAT 698: Modern Statistical Methods in Epidemiologic Studies

　　BIOSTAT 699: Analysis of Biostatistical Investigations

　　选修课

　　数据科学原理

　　BIOSTAT 601 (Probability and Distribution Theory)

　　BIOSTAT 602 (Biostatistical Inference)

　　BIOSTAT 617 (Sample Design)

　　BIOSTAT 626 (Machine Learning for Health Sciences)

　　BIOSTAT 680 (Stochastic Processes)

　　BIOSTAT 682 (Bayesian Analysis)

　　EECS 501 (Probability and Random Processes)

　　EECS 502 (Stochastic Processes)

　　EECS 551 (Matrix Methods for Signal Processing, Data Analysis and Machine Learning)

　　EECS 553 (Theory and Practice of Data Compression)

　　EECS 559 (Optimization Methods for SIPML)

　　EECS 564 (Estimation, Filtering, and Detection)

　　SI 670 (Applied Machine Learning)

　　STATS 451 (Introduction to Bayesian Data Analysis)

　　STATS 470 (Introduction to Design of Experiments)

　　STATS 510 (Probability and Distribution Theory)

　　STATS 511 (Statistical Inference)

　　STATS 551 (Bayesian Modeling and Computation)

　　数据分析

　　BIOSTAT 645 (Time series)

　　BIOSTAT 651 (Generalized Linear Models)

　　BIOSTAT 653 (Longitudinal Analysis)

　　BIOSTAT 665 (Population Genetics)

　　BIOSTAT 666 (Statistical Models and Numerical Methods in Human Genetics)

　　BIOSTAT 675 (Survival Analysis)

　　BIOSTAT 685 (Non-parametric statistics)

　　BIOSTAT 695 (Categorical Data)

　　BIOSTAT 696 (Spatial statistics)

　　EECS 556 (Image Processing)

　　EECS 559 (Advanced Signal Processing)

　　EECS 659 (Adaptive Signal Processing)

　　STATS 414 (Topics in Applied Data Analysis

　　STATS 501 (Statistical Analysis of Correlated Data)

　　STATS 503 (Statistical Learning II: Multivariate Analysis)

　　STATS 509 (Statistics for Financial Data)

　　STATS 531 (Analysis of Time Series)

　　STATS 600 (Linear Models)

　　STATS 601 (Analysis of Multivariate and Categorical Data)

　　STATS 605 (Advanced Topics in Modeling and Data Analysis)

　　STATS 700 (Topics in Applied Statistics)

　　计算

　　BIOSTAT 615 (Statistical Computing)

　　BIOSTATS 625 (Computing with Big Data)

　　EECS 481 (Software Engineering)

　　EECS 485 (Web Systems)

　　EECS 486 (Information Retrieval and Web Search)

　　EECS 490 (Programming Langiages)

　　EECS 493 (User Interface Development)

　　EECS 504 (Computer Vision)

　　EECS 542 (Advanced Topics in Computer Vision)

　　EECS 549/SI 650 (Information Retrieval)

　　EECS 548/SI 649 (Information Visualization)

　　EECS 586 (Design and Analysis of Algorithms)

　　EECS 587 (Parallel Computing)

　　EECS 592 (Artificial Intelligence)

　　EECS 595/SI 561 (Natural Language Processing)

　　SI 608 (Networks)

　　SI 618 (Data Manipulation and Analysis

　　SI 630 (Natural Language Processing (Algorithms and People)

　　SI 671 (Data Mining: Methods and Applications)

　　STATS 406 (Computational Methods in Statistics and Data Science)

　　STATS 507 (Data Science Analytics using Python)

　　STATS 506 (Computational Methods and Tools in Statistics)

　　STATS 606 (Statistical Computing)

　　STATS 608 (Monte Carlo Methods and Optimization Methods in Statistics)

　　申请条件：

　　申请者来自不同的本科专业，包括统计、数学、计算机科学、物理、工程、信息和数据科学。虽然不需要数据科学本科专业，但预计申请者在加入前至少需要具备以下背景:

　　2个学期的大学微积分

　　1学期的线性代数或矩阵代数

　　计算机课程简介

　　语言要求：

　　托福总分达到100分以上，阅读听力达到23分以上，口语写作达到21分以上;

　　雅思总分达到7分，单项达到6.5以上

　　综上所述，以上讲的就是关于美国密歇根大学安娜堡分校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!