纽约大学数据科学专业课程 GPA分数要求多少?就业方向有哪些?

　　数据科学专业主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，随着大数据时代的到来，数据的应用也愈加广泛，本专业的学生毕业后就业前景还是比较广阔的，美国有不少大学的数据科学专业都很优秀，例如纽约大学，那么接下来小编就带着大家一起来了解下纽约大学数据科学专业课程， GPA分数要求多少?就业方向有哪些的相关介绍盘点。

　　纽约大学数据科学专业课程

　　大数据

　　DS-GA 1012：自然语言理解和计算语义学

　　CS-GY 6313：信息可视化

　　CS-GY 6323：大规模可视化分析

　　CS-GY 6083：数据库系统原理(工程学院)

　　CSCI-GA 2433：数据库系统(库伦特计算机科学学院)

　　CS-GY 6093：高级数据库系统(工程学院)

　　CSCI-GA 2434：高级数据库系统(库兰特计算机科学学院)

　　数学和数据

　　DS-GA 1013：数据科学的数学工具

　　DS-GA 1005：推理和表示

　　CSCI-GA 2945/MATH-GA 2012：凸和非光滑优化

　　CSCI-GA 3033/DS-GA 3001专题：深度学习的数学

　　自然语言处理

　　DS-GA 1011：表征学习的自然语言处理

　　DS-GA 1012：自然语言理解和计算语义学

　　CSCI-GA 3033：统计性NLP

　　DS-GA 1005：推理和表征

　　DS-GA 1008/CSCI-GA 2572：深度学习

　　DS-GA 1015：作为数据的文本

　　CSCI-GA 2590：自然语言处理

　　纽约大学数据科学硕士申请要求

　　一、GPA要求

　　未设定最低要求，不过申请者的平均GPA成绩在3.8以上。

　　二、语言要求

　　托福不低于100分;雅思不低于7.0

　　三、标化要求

　　虽然在项目官网中说明没有对GRE设定最低要求线，但是从公布的在读学生的平均成绩来看，GRE均值高达326.7，其中Quantitative成绩的均值是167.4非常接近满分。

　　四、先修课程要求

　　微积分I：极限、导数、数列、积分等。

　　线性代数

　　计算机科学入门(或同等的 "CS-101 "编程课程)：对具体的语言没有固定的要求，但我们一般希望学生至少在Python和/或R方面有认真的学术和/或专业经验。

　　微积分II、概率论、统计学或高级物理学、工程学或计量经济学课程中的一门，包含大量的数学内容。

　　优先考虑曾经接触过机器学习、计算统计、数据挖掘、大规模科学计算、运筹学(无论是在学术或专业方面)的申请人，以及接受过比所列最低要求更多的数学和/或计算机科学培训的申请人。

　　纽约大学数据科学专业就业方向

　　1.大数据系统架构师

　　大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

　　2.大数据系统分析师

　　面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

　　3.hadoop开发工程师。

　　解决大数据存储问题。

　　4.数据分析师

　　不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

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　　上文就是关于纽约大学数据科学专业课程的相关情况，去国外留学需要克服许多困难和挑战，学生们需要适应新的文化环境、学习新的语言和文化，面对孤独、压力和挫折等问题。但是，这些挑战也是留学生活的一部分，通过克服这些困难和挑战，你将会获得更多的成长和收获，关于留学的一些问题学生们与家长们可以咨询IDP留学，我们有专业的顾问团队等你来!