乔治华盛顿大学数据分析硕士专业

当社会从工业化迈向信息化，大数据在当前社会发展中扮演着非常重要的角色，数据分析成为了未来的趋势，从而社会对于数据分析人才的需求量持续上涨，可国内目前鲜少有大学培养此类人才，而美国很多大学都开设了数据分析专业，其中最受欢迎的就是乔治华盛顿大学，下面，小编就带大家深入了解乔治华盛顿大学数据分析硕士专业，希望对大家有所帮助：

Master of Science in Data Analytics

数据分析理学硕士由计算机科学系和工程管理与系统工程系联合管理，旨在满足政府、行业和研究机构对大数据和数据分析专业人才日益增长的需求。

该课程由工程与应用科学学院和商学院的顶尖教师授课，涵盖了计算机科学、商业分析和系统工程等主题，同时侧重于从技术工程角度分析基础。

课程设置：

必修课

CSCI 6362 Probability for Computer Science

or EMSE 6765 Data Analysis for Engineers and Scientists

CSCI 6441 Database Management Systems

or EMSE 6586 Data Management Systems for Data Analytics

CSCI 6444 Introduction to Big Data and Analytics

EMSE 6574 Programming for Analytics

SEAS 6401 Data Analytics Foundations and Practicum

SEAS 6402 Data Analytics Capstone

Computer science track

必修课

CSCI 6212 Design and Analysis of Algorithms

CSCI 6364 Machine Learning

选修课

CSCI 6312 Graph Theory and Applications

CSCI 6341 Continuous Algorithms

CSCI 6342 Computational Linear Algebra and Applications

CSCI 6351 Data Compression

CSCI 6365 Advanced Machine Learning

CSCI 6421 Distributed and Cluster Computing

CSCI 6442 Database Systems II

CSCI 6443 Data Mining

CSCI 6451 Information Retrieval Systems

CSCI 6515 Natural Language Understanding

CSCI 6527 Introduction to Computer Vision

Engineering management and systems engineering track

必修课

EMSE 6575 Applied Machine Learning for Analytics

EMSE 6577 Data-Driven Policy

选修课

EMSE 6020 Decision Making with Uncertainty

EMSE 6035 Marketing Analytics for Design Decisions

EMSE 6510 Decision Support Systems and Models

EMSE 6579 Applied Data Mining in Engineering Management

EMSE 6740 Systems Thinking and Policy Modeling I

EMSE 6760 Discrete Systems Simulation

EMSE 6770 Techniques of Risk Analysis and Management

申请条件：

在本科最后60小时的课程中，GPA不低于3.0(满分为4.0)。

有微积分(微分或积分)、编程、概率和统计相关课程。

个人陈述：

在一篇250到500字的文章中，说明你在乔治华盛顿大学攻读研究生的目的;描述你的学术目标、研究兴趣和职业规划;讨论你的相关资历，包括大学、专业和社区活动，以及其他未提及的重大成就。

语言要求：

学术雅思:总分7.0分，单项成绩不低于6.0分;

-托福:纸笔成绩必须达到600分;或100人在互联网上;或

- PTE学术考试:申请者68分。

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