一、培养目标明确

　　罗格斯大学数据科学硕士学生在毕业之后，将会获得：

　　1.深入了解管理、探索和理解不确定和复杂数据所需的算法工具和计算基础设施

　　2.应用推理原理和预测技术从数据存储库中提取可操作价值的计算技能

　　3.强大的数据分析、可视化和汇总技术技能

　　4.数据科学专业人士取得成功职业生涯所需的沟通和领导技能

　　二、课程安排合理

　　罗格斯大学数据科学硕士学生需要完成30个课程学分才能毕业，10门课程中，8门为必修课，2门为选修课。最多允许有两门课程的绩点为“C+”或更低。除了课程作业外，学位要求还包括完成硕士研究项目。虽然硕士研究项目可以基于学生完成的课程项目，但它必须包含与作为项目主管的教员同意的增强或扩展。

　　课程内容包括：

　　1.数据科学基础 (9)

　　数据科学的概率与统计推断(3)

　　数据科学的回归与时间序列分析(3)

　　数据整理和管理 (3)

　　2.计算机科学基础 (6)

　　数据结构与算法概论(3)

　　数据库管理系统(3)

　　3.所需的分析和学习 (9)

　　统计模型与计算(3)

　　金融数据挖掘(3)

　　数据科学的统计学习(3)

　　4.基础选修课(选两门)

　　使用统计软件进行高级分析(3)

　　生活数据分析(3)

　　分类数据分析(3)

　　应用时间序列分析(3)

　　应用多元分析 (3)

　　贝叶斯数据分析(3)

　　工程应用的凸优化 (3) 或线性规划 (3)

　　数据交互和可视化分析

　　顶点项目 (3)

　　5.其他高级主题(需经主任批准)

　　数据科学应用的独立研究(3)

　　实变函数理论 I (3) 和实变函数理论 II (3)

　　概率论(3)

　　统计理论(3)

　　中级统计方法(3)

　　数据科学家高级应用统计学 II

　　随机过程 (3)

　　生物统计学 I (3) 和生物统计学 II (3)

　　实验设计 (3)

　　高级数据库管理(3)

　　并行计算与分布式计算简介(3)

　　6.实践培训

　　数据科学统计学实践培训(0)

　　三、就业指导完善

　　罗格斯大学致力于数据科学硕士项目学生的专业发展和职业发展，以及与潜在雇主建立企业关系。专业项目办公室提供高度专业化的服务，包括简历研讨会、一对一的职业策略会议、面试准备以及独家实习和全职职位发布。更多信息可以问Tops6868。

　　四、申请难度一般

　　计算机科学本科背景，GPA3.25以上，学习过微积分、离散数学、线性代数、统计学及概率论等数学课程，并掌握至少一门计算机编程语言;

　　如果你是数学、统计、工程、物理或其他理工背景的学生，如GPA3.5以上，也可以尝试申请，但录取之后需要修读一些关于数据结构及算法的基础课程。

　　托福92(口语听力21)，或雅思7.0;需要GRE或GMAT。更多详细信息可以向Tops6868咨询。

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