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杜克大学
杜克大学（Duke University）目前开设有10个学院以及10个研究机构。学校提供了多种专业和学位项目，涵盖了人文科学、社会科学、自然科学、工程、医学等各个领域。杜克大学的教师中有诺贝尔奖获得者，普利策奖获得者等，他们在各个学科和专业领域都做出了有影响力的学术成果，学校在医疗，政治，文学都获得突出成就。学校在捍卫学术研究，培养对自由和真理的热爱方面不断努力。
杜克大学学校简介
杜克大学校友起薪
杜克大学学生组成
毕业生最热门的十大专业
杜克大学研究生热门专业
电气与计算机工程专业
Electrical & Computer Engineering
项目介绍
杜克大学的电气与计算机工程专业Electrical & Computer Engineering 是普拉特工程学院的一部分，该学院以世界一流的研究和与国际知名教师的合作而闻名。该专业提供理学硕士和工程硕士两种学位。课程设置非常灵活，学生可以选择理论研究或实践项目为主，以满足其不同的职业目标。
另外，杜克大学位于北卡罗来纳州三角研究区，这里有250多家科技公司，为毕业生提供了丰富的就业机会。这意味着学生在校期间将有机会接触到最新的研究和技术，为未来的职业发展做好充分准备，并且有可能在毕业后就找到理想的工作机会。
学位类型
MS in Electrical & Computer Engineering
M.Eng in Electrical & Computer Engineering
课程时长
两年全日制
项目对比
| MS in Electrical & Computer Engineering | M.Eng in Electrical & Computer Engineering | |
| 针对人群 | 未来在研究领域或产业界发展的学生 | 未来想在在产业界发展的学生或在职人员 |
| 项目概况 | 课程主要以论文、项目分析和理论课程为主，注重学生理论研究的能力 | 课程内容主要针对技术教育，加上核心行业准备课程和实习 |
| 课程时长 | 3-4个学期 | 3-4个学期（也可非全日制） |
| 课程特色 | 三种毕业设计选择： 研究论文 研究项目 纯课程
| 两门核心商务课程： 工程师商业基础 高科技产业管理 另外，还需要实习或同等项目 |
信息来源：
杜克大学Master in Electrical & Computer Engineering
申请要求
GRE考试
建议提交GRE成绩。提交代码：5156。
根据历史数据，往年被录取的理学硕士项目学生的GRE平均分数为 Q: 169, V:157; 工学硕士平均成绩为Q:163-169， V: 152-161。
语言成绩
母语非英语的申请人需参加托福(代码5156）、雅思或 Duolingo 英语测试。理学硕士学生的托福最低分为90，雅思为7；工学硕士无最低成绩要求。
部分申请人可申请豁免考试。要获得 TOEFL/IELTS/Duolingo 英语测试豁免资格，学生必须在以英语为唯一教学语言的学院或大学全日制学习两年或两年以上，且所在国家以英语为主要口语。这两年的学习必须在课程开始之前完成。
视频介绍
在线申请包括一个视频介绍，需要学生在视频中回答一个有关工程学的问题。学生会有至少 60 秒的准备时间。
面试需求
在公布录取决定之前，学院可能会邀请部分候选人参加面试。 面试仅通过邀请进行，被选中的申请者将获得面试流程的相关说明。面试由工作人员主持，一般在决定通知日期前几周完成。值得注意的是面试并不保证录取。
作为申请材料的一部分，申请人必须回答关于电气与计算机工程的补充问题：
- 对于本科毕业后有工作经验的申请人，请描述您的工作经验如何在本科学习成绩中无法体现的方面为您的研究生学习做好准备。
- 请列出您过去使用过的编程语言以及每种语言的熟练程度。
- 如果申请人的专业背景不是电气或计算机工程，请描述您转专业的动机。
- 请说出并简要描述您选修的三门电气或计算机工程课程（如有）中最先进或对您对本研究生 项目的兴趣影响最大的课程内容。
- 请说出并简要描述您在相关技术领域（计算机科学、数学、统计学、物理学等）所学的三门课程中最先进或对您对本研究生项目的兴趣影响最大的课程内容。
简答论文 Short Answer Essay
选择电气与计算机工程工学硕士的学生需要在在线申请中回答以下问题：
- 您过去从事过哪些工作，使您非常适合杜克大学的 ECE 工程硕士项目？
- 杜克大学的 ECE 工程硕士项目吸引您并让您申请的原因是什么？ 您认为您在杜克大学欧洲经委会工程硕士项目中学到的知识能够做些什么？
- 另外，如果适用，请说明您是否有兴趣作为非全日制学生就读。
除了上述申请该专业特殊申请条件外，完整的申请要求可以查看我们官网对应的【申请要求】部分
信息来源：
Duke M.S. in Electrical and Computer Engineering Apply Requirement
Duke Master of Engineering International Applicants
Duke Video Introduction and Video Interview
毕业要求
学分要求
无论是MS还是M.Eng学生都需要修满30个学分
成绩要求
要求GPA 3.0以上
论文要求
MS in Electrical & Computer Engineering ：选择项目研究的学生需要向委员会提交书面研究报告和口头报告，该委员会由学生的导师和另外两名研究生教员组成；选择论文项目的学生毕业前必须提交书面毕业论文，并且必须在委员会面前进行口头答辩，该委员会由指导该工作的教师和至少另外两名研究生院教师组成。
实习要求
MS in Electrical & Computer Engineering：N/A
M.Eng in Electrical & Computer Engineering ：学生必须参加暑期实习，但实习不计入学分并且无需交学费。
信息来源：
Duke Master of Engineering (MEng) in ECE
Duke Master of Science (MS) in ECE
课程介绍
M.Eng in Electrical & Computer Engineering ：
核心行业准备课程 Core Industry Preparation Courses（6 个学分）
MENG 540：高科技产业管理 Management of High-Tech Industries
MENG 570：工程师商业基础 Business Fundamentals for Engineers
专业方向课程 ECE Concentration Area Courses（9学分）
从任意一门学科中选择三（3）门课程。经学生指导教师批准，也可制定定制课程计划。
选择学习方向，查看相关课程：
软件工程 Software Engineering
计算机硬件工程 Computer Hardware Engineering
机器学习/大数据 Machine Learning/Big Data
量子软件/硬件 Quantum Software/Hardware
半导体技术 Semiconductor Technology
技术和综合选修课 Technical and General Electives（15 学分）
| 课程 | 要求 | 学分 | |
| 技术选修课 | Technical electives | 从专业教育或其他认可的技术领域中选择两门课程。 | 6 个学分 |
| 通识选修课 | General electives | 经学生导师和 DGS 批准，可选择任意三门选修课程。 | 9个学分 |
实习、项目或同等经历 Internship, Project or Equivalent（0 学分）
MENG 550： 实习或应用研究项目Internship or Applied Research Project
MENG 551：实习/项目评估 Internship/Project Assessment
ECE 701 -- 电气与计算机工程工学硕士成功研讨会 Master Success Seminar
每周研讨会。0学分/无学分。 2024年秋季或之后入学的学生必须参加
MS in Electrical & Computer Engineering
选择纯课程形式的学生课程要求（共 30 个学分）：
- 主修专业中的 12 个研究生水平的专业课程(不可将 ECE 899 课程作为此要求的一部分）。
- 6个学分的经批准的研究生水平技术选修课 （ECE 899课程不得作为此要求的一部分），可选工程学、数学、统计学、计算机科学或自然科学（即化学、物理、生物学），或学院批准的其他课程
- 12个学分经批准的研究生选修课
- ECE 701 -- 专业硕士成功研讨会（0 学分，免学费）
选择项目研究的学生课程要求：
- 12 个学分的研究生水平专业课程（ECE 899 课程不得作为此要求的一部分）
- 15 个学分的研究生水平选修课， 这些选修课可以来自任何系
- 3 个学分的未评级研究
- ECE 701 -- 专业硕士成功研讨会（0 个学分，免学费）
选择论文研究的学生课程要求：
- 12 个单元的研究生水平专业课程（不包括 ECE 899）
- 12 个学分的研究生水平选修课， 这些选修课可以来自任何系
- 6 个学分的无等级研究
- ECE 701 -- 专业硕士成功研讨会（0 个学分，免学费）
注意：ECE 899： 独立研究课程可用于满足硕士学位课程要求。
本科课程不能满足硕士学位的要求。
国际学生英语（EIS）课程不计入硕士学位要求的 30 个总学分。
选课须提交学习计划表，经正式批准。
所有硕士生都必须参加三次 "研究中的负责任行为"（RCR）培训论坛才能毕业。
硕士生（杜克 4+1 除外）必须至少修满三个学期才能毕业。
信息来源：
Duke Master of Engineering (MEng) in ECE Curriculum
Duke Master of Science (MS) in ECE Curriculum
求职发展
根据学校提供的数据，98% 的应届硕士毕业生在毕业 6 个月后找到了全职工作或继续深造。选择继续读博的学生所选学校包括但不限于：杜克大学、埃默里大学、麻省理工学院、西北大学、宾夕法尼亚州立大学、伊利诺伊大学香槟分校、北卡罗来纳大学教堂山分校等。选择就职的毕业生前往：Airbnb、Amazon、Apple、Cisco、Facebook、Google、IBM、Intel、LinkedIn、Microsoft、NVIDIA 、Oracle等。
学校为学提供就业一对一指导，可帮助学生进行职业规划，修改简历，辅导面试等。同时学校每年会举办校园招聘会以及行业交流会。具体信息可参见官网。
信息来源：Duke Career Outcomes
商业分析专业
Business Analytics
项目介绍
杜克大学的商业分析专业是一个为期10个月的MQM:BA课程，专门为具有定量领域背景的大学毕业生量身定制。该课程注重培养学生的分析和沟通能力，涵盖金融、营销、风险和战略等特定领域的技能培训。通过学习商业与分析的交叉学科，学生将掌握使用数据解决实际问题的基础技能。除了数据分析基础外，学生还将获得特定领域的专业知识和卓越的软技能，使他们成为能够推动整个团队前进的优秀分析师。这意味着学生将在课程结束时具备全面的商业分析能力，能够在各种工作环境中做出有实际意义的贡献。
学位类型
Master of Quantitative Management：Business Analytics
课程时长
10个月
信息来源：Duke mqm: business analytics
申请要求
- 在课程开始前，申请者必须已获得或预计将获得科学、技术、工程、数学、商业、经济学或同等数量专业的学士学位，并且该学位必须来自经认可的学院或大学。
- 如果申请者在毕业后有超过 3 年的有偿或无偿工作经验，包括志愿者职位、兼职工作和实习，请联系 MQM项目商业分析招生顾问 Ben Boatwright，以审核申请人的资格。
语言成绩
该项目接受 GMAT考试、GRE考试、SAT 和 ACT 成绩。GMAC 和 ETS 分别是 GMAT 和 GRE 考试的管理机构，现在可以选择在家庭环境中参加这些考试，我们将其视为与在考试中心参加考试相同的考试。请访问 GMAC 或 ETS 网站了解更多信息。考试成绩的有效期为五年。
对于 SAT 和 ACT 考试，学院可以不接受申请人在本科学习之前参加的考试。如果考试成绩已过期，请联系招生办公室讨论申请人的情况。
该项目不接受托福或雅思考试成绩，将根据申请表中的书面文章和面试中的口头表达能力来审查申请人的英语能力。
录取系统考试代码
GMAT: 杜克大学项目代码 Q13-N5-51
GRE 考试： 杜克大学项目代码 5156，以及 GRE 考试中的 4201 工商管理学系名称
ACT：杜克大学学校代码为 3052。
SAT 考试： 杜克大学的学校代码为 5946。
问题和论文
- 需要的简答题：
您需要回答两道简答题，每个问题最多回答 750 个字。
问题 1： 您为什么选择自己喜欢的方向（金融、市场营销、风险或战略）？
问题 2： 完成 MQM：商业分析课程后，您的近期职业目标是什么？
- 需要的长篇论文：
问题 1：
"关于你自己的 25 件小事" 我们的社区精神是富卡与众不同之处。这种理念超越了学生群体，还包括教职员工和管理人员。当一个新人加入招生团队时，我们会要求他与办公室的每个人分享一份 "关于你自己的 25 件小事 "的清单。作为一个招生团队，我们已经了解了新员工的专业和学术背景，因此了解这 "25 件小事 "有助于我们了解一个人的个性、背景、特殊才能等。
以列表形式回答问题 1，编号为 1-25。有些要点可能只有几个字，有些则可能较长。完整的清单不应超过两页。
问题 2 :
对于我们的 "MQM：商业分析 "课程，招生团队正在寻找那些渴望与同学接触并向他们学习的学生。这种学习发生在课堂内外，因为课外活动是 MQM 体验的重要组成部分。请描述您计划如何参与课外活动，以及您的独特视角、经历和热情将如何为 MQM 社区增光添彩。
可选论文
如果您认为存在招生委员会应该了解的情况（例如，无法解释的工作空白、推荐人的选择或缺乏专业推荐、不一致或可疑的学习成绩），请加以解释。请勿上传其他论文或这方面的其他推荐信。可选论文的目的只是让录取委员会了解您的情况。
面试
我们不对 MQM：商业分析候选人进行公开面试。面试邀请将在仔细审核您的申请材料后发出。面试由 Fuqua 的工作人员、校友或精选的学生主持，他们将向您询问有关您的教育背景和个人兴趣的各种问题。
除了上述申请该专业特殊申请条件外，完整的申请要求可以查看我们官网对应的【申请要求】部分
信息来源：Duke MQM:BA application instructions
毕业要求
学分要求
要从市场营销、风险或战略方向毕业，学生必须在定量管理理学硕士课程中修满至少 50 个学分： 商业分析 (MQM:BA) 课程，完成所有必修课程。
要想从金融方向毕业，学生必须在 商业分析 （MQM:BA）课程中修满至少 53 个学分，完成所有必修课程。
成绩要求
GPA 至少达到 3.0
如果必修课程成绩为 F 的学生，则必须重修并通过该课程或同等课程。
学生的成绩必须超过以下 "剔除制度strike system "规定的最低标准。学生每获得一个 F 会被记 1 分，每获得一个 LP 会被记 0.5 分；这些记分会在课程中累计。夏季、秋季第 1 学期、秋季第 2 学期、春季第 1 学期和春季第 2 学期的开除临界值为 1.5 次。如果 "剔除 "的总次数达到或超过相关规定的阈值，学生将被立即开除。
信息来源：Duke MQM:BA Academic Requirements
课程介绍
核心课程 core courses
该专业共有六大方向的核心课程，部分课程内容如下，完成课程介绍可以阅读：杜克大学 curriculum
商业基础课程 Business Fundamentals Courses
| 课程 | |
| 商业基础 | Business Fundamentals |
| 商务沟通 | Business Communication |
| 批判性思维与协作 | Critical Thinking and Collaboration |
| 组织导航 | Navigating Organizations |
数据分析课程 Data Analytics Courses
| 课程 | |
| 数据分析编程 | Programming for Data Analytics |
| 应用概率与统计 | Applied Probability and Statistics |
| 数据基础设施 | Data Infrastructure |
| 商业数据科学 | Data Science for Business |
| 现代分析： 数据、预测、行动 | Modern Analytics: Data, Predictions, Actions |
| 决策分析与建模 | Decision Analytics and Modeling |
| 数据可视化 | Data Visualization |
金融方向课程 Finance Track Courses
| 课程 | |
| 金融入门 | Introductory Finance |
| 中级金融学 | Intermediate Finance |
| 衍生产品 | Derivatives |
| 固定收益证券 | Fixed Income Securities |
| 财务风险管理 | Financial Risk Management |
市场营销方向课程 Marketing Track Courses
| 课程 | |
| 数字营销 | Digital Marketing |
| 市场情报 | Market Intelligence |
| 客户关系管理 | Customer Relationship Management |
| 定价学 | Pricing |
风险方向课程 Risk Track Courses
| 课程 | |
| 管理运营和信息风险 | Managing Operational and Informational Risks |
| 欺诈分析 | Fraud Analytics |
| 实证经济分析 | Empirical Economic Analysis |
| 管理网络安全风险 | Managing Cybersecurity Risk |
战略方向课程 Strategy Track Courses
| 课程 | |
| 实证经济分析 | Empirical Economic Analysis |
| 运营分析 | Operations Analytics |
| 战略管理 | Strategic Management |
| 人员分析 | People Analytics |
六大方向的部分核心课程内容详解：
【商业基础课程】
商业基础
此课程旨在向学员介绍各种原则，确保其具备对会计、金融、营销和战略问题的基本了解。
商务沟通
学员在商务环境中学习有效沟通的基础，他们将学习并练习关键的沟通技能，例如清晰的沟通、战略管理沟通、给予和接受反馈、运用影响力和宣传、演讲技能以及职业管理技能。
批判性思维与协作
此课程旨在为学员在分析和生活中使用的技能打下基础。学员将学会提出有深度的问题，并从多个角度探索数据，以提高批判性思维能力。同时，他们将探索如何在团队中以最佳方式与他人协作解决当今的问题，因为团队成员的专业知识和专长各不相同。
【数据分析课程】
数据分析编程
学习 R 和 Python 编程的基础知识并提高其熟练程度。
应用概率与统计
研究在不确定条件下数据驱动决策的框架。学生将掌握用于理解、分析和解释数据的概率和统计工具。
数据基础设施
确保数据的有效性和可用性是在组织内部利用数据的关键。在本课程中，学生将探索使用 SQL 进行数据存储、清理和检索的基本原理，以促进组织内的数据使用，并学会检查结构化、关系数据库设计和数据完整性问题。
【金融方向课程】
金融入门
此课程涵盖金融学的所有基本概念--贴现、股票、债券、投资组合多样化、资本资产定价模型 (CAPM) 和加权平均资本成本 (WACC)--从而为学生在课程中接触更复杂的金融概念奠定知识基础。
中级金融学
这门课程是掌握投资组合管理的关键概念。本课程涵盖共同基金、多因素模型、资产类别和配置、外汇市场、国际投资和资本预算、对冲基金、私募股权和风险投资。
衍生产品
此课程将学习开发评估和模拟风险的工具，并探讨如何在企业或金融风险管理环境中部署这些工具。课程分为三个部分，包括：(1) 线性工具，包括远期、期货和掉期，(2) 非线性工具，如期权，以及 (3) 这两类工具的企业融资和风险管理应用。
【市场营销方向课程】
数字营销
深入了解数字市场、相关的关键绩效指标，以及提高数字营销效率的工具。涵盖的主题包括广告市场和整合营销传播、归因、广告网络和媒体购买、营销活动绩效衡量、社交媒体、搜索营销、拍卖、电子商务、市场分类和定价，以及多渠道营销。
市场情报
收集、分析和解读与市场和客户有关的数据对企业成功至关重要。这一技能在从事市场营销、咨询和创业工作中具有重要意义。通过数据分析，学生将深入了解客户，为营销决策提供关键信息，评估现有数据以及他人分析的质量和实用性，并能够清晰地传达基于分析的结论给同事和经理。
客户关系管理
客户关系管理涵盖多个相互重叠的框架。学生将深入探索客户生命周期的各个阶段，以及在每个阶段管理的收入和利润流。通过学习定量方法，学生将能够提高客户关系管理（CRM）活动的效率和效果，同时了解一系列专用模型、工具和框架，并学会如何在实际问题中应用它们。
【风险方向课程】
管理运营和信息风险
学习 "企业风险管理 "的概念，旨在识别和管理可能对企业产生影响的潜在事件的风险。在这过程中，学生将深入了解内部控制，这是一个为运营、报告和合规目标提供保证的流程。此外，学生还将研究欺诈威慑，即发现、预防和应对那些为个人经济或个人利益而超越预期道德行为标准的行为。
欺诈分析
随着大多数大型企业的处理能力和数据量的增加，现在可以使用定量技术来识别潜在的欺诈行为。当发现欺诈模式时，这些技术可以帮助识别潜在的犯罪者，并采取纠正措施。 学生将探索目前用于识别和预防商业欺诈行为的分析技术。
实证经济分析
了解用于评估业务成果的统计技术，主要是因果推理，以便做出有效的管理决策和战略选择。学生将重点了解使用工具变量回归、回归不连续性和差异估计等工具识别、估计、解释和测试经济模型。
【战略方向课程】
人员分析
深入学习规范性分析技术，了解并改进公司的组织流程。学生将学习多样性分析、预测员工流失、预测员工绩效、招聘分析和干预影响。
运营分析
深入了解和提升公司运营能力的技术。学习流程分析，侧重于单个流程，以提高其性能，量化随机性的影响，并通过可视化实现流程质量的提升。在供应链分析方面，将全面了解整个供应链，包括预测不确定的需求、优化库存，以及设计分销网络和供应链，确保能够满足市场需求。
战略管理
战略管理涉及广泛的管理问题，探讨了如何构建公司，以充分利用来自外部和内部分析团队的洞察力。学习内容包括行业分析、业务单元战略、企业战略、学习曲线估算、项目管理、实施和组织形式，以及激励机制。选修课程 Electives：
从第二学期开始，在条件允许的情况下，您可以选修其他方向的特定课程，使您在专业领域之外获得更广泛的分析能力。毕业设计项目 Capstone Project
MQM：商业分析课程的高潮是毕业设计项目，这是一个为期 6 周的强化项目，学生团队与教师顾问和组织合作，利用分析技术解决特定问题。毕业设计的目的是让学生有机会在真实环境中使用整个课程中开发的特定领域工具，使他们能够应对现代数据环境固有的挑战。
求职发展
职业管理中心
学校的职业管理团队由拥有丰富行业经验和职能专业知识的专业人士组成，致力于为学生提供必要的技能，使他们能够追求自己所热衷的职业。该团队与潜在企业雇主紧密合作，协助组织招聘优秀人才，并帮助学生顺利求职。
职业指导师将协助学生寻找符合其兴趣和技能的机会，提供一对一的个性化指导，并在步行时间内进行非正式交流。行业主管及其团队专注于特定行业，协助学生完善目标行业战略，促进雇主在富卡进行招聘，并提供相关行业信息。
招聘和运营服务人员负责管理招聘期间的业务运营，确保校内活动和面试论坛能够顺利运行，学生和校友服务人员会为毕业生提供额外的职业管理支持。
计算机科学专业
Computer Science
项目介绍
杜克大学的计算机科学专业 Computer Science 的课程融合理论知识与前沿科技。学生在毕业后可以选择继续深造进行研究或者进入科技公司。该系在算法和计算复杂性、计算几何、互联网系统、网络和安全、计算机体系结构和分布式系统、计算生物学、生物计算和纳米技术、数据库、移动和云计算、机器学习理论和应用、人工智能、计算经济学、计算机视觉、自然语言处理和科学计算等领域拥有强大的研究计划。该系为学生提供两种课程选择：纯课程硕士或基于项目的硕士。同时，学院还为学生提供了两个辅修专业：人工智能/机器学习和网络安全。学生可根据自己的兴趣进行选择，也可以选择不辅修。
值得注意的是，计算机科学硕士课程的毕业生将具备创建软件和在行业中担任软件开发人员的技能，但该课程强调的是计算机科学而不是软件工程。
学位类型
MS in Computer Science
课程时长
两年全日制项目
信息来源：Duke MS in Computer Science
申请要求
GRE考试
学校要求学生提供GRE general成绩，代码5156
根据2023-2024年录取数据，录取学生的平均GRE成绩为verbal 160, quantity 169。
成绩单
攻读计算机科学研究生课程的学生应在本科阶段打下坚实的微积分和离散数学基础，并掌握数据结构、算法和一种或多种高级计算编程语言的基本知识。这些内容需要体现在成绩单或简历里。
除了上述申请该专业特殊申请条件外，完整的申请要求可以查看我们官网对应的【申请要求】部分
信息来源：Duke M.S. in Computer Science
毕业要求
学分要求
无论选择纯课程项目还是基于项目课程，学生都必须修满30个学分。
- 对于纯课程项目Course-only：
学生要修至少 18 个 CS 研究生课程学分，至少6个 CS 以外的课程学分，至少6个认可选修课程学分。
- 对于基于项目课程项目Project/Thesis而言
学生要修至少 12 个 CS 研究生课程学分，至少6个 CS 以外的课程学分以及至少6个认可选修课程学分。
成绩要求
B- 及以上
论文要求
如果选择Project/Thesis的学生，每个学生必须在指导教师和监督委员会的监督下完成一个研究项目或论文。 学生必须编写书面项目报告或论文（视情况而定），并在委员会面前进行公开答辩。如果学生选择了项目，委员会将投票决定是否接受该作品为项目；如果学生选择了论文，委员会将投票决定是否接受该作品为论文；如果学生选择了答辩，委员会将投票决定不通过答辩。
如果选择纯课程的学生，每位学生将参加由系主任任命的三人考试委员会组织的口试，考试时间一般为 15-20 分钟。
考试以包含以下内容的作品集为基础：
- 所有学生论文、项目报告、口头或书面报告的幻灯片，包括项目导向课程和其他课程的幻灯片
- 学生作为助研或助教创作的材料
- 实习项目的书面说明，包括讨论该经历与学生所学领域的关系，以及学生所学知识的总结（如果学生进行了实习）
- 最新简历
- 近期成绩单
作品集要求 Portfolio Requirement
除课程要求外，学生还需提交一份最终作品集，概述他们在专业领域所做的工作，而不仅仅是选修课程。这可能包括实习、参加研讨会或读书小组、指导 CS+ 的本科生、担任课程助教等。这些活动应与计划的专业领域相关联，这将作为毕业面试的一部分进行检查。请在作品集中列出至少两项此类活动。
信息来源：
课程介绍
广度要求 Breadth Requirement
CompSci 570（人工智能）或 CompSci 671。如果选修了 CompSci 570，则可将 CompSci 671 计入深度要求。
深度要求 Depth Requirement
除一门拓展课程外，还需从以下课程表中选修至少两门课程。
| 课程 | 课程编号 | |
| 理论和算数 | Theory and Algorithms for ML) | CompSci 671 |
| 机器学习算法 | Machine Learning Algorithms | CompSci 590 |
| 强化学习 | Reinforcement Learning | CompSci 590.XX |
| 计算机视觉 | Computer Vision | CompSci 527 |
| 概率 ML | Probabilistic ML | CompSci 571 |
| 自然语言处理导论 | Introduction to Natural Language Processing | CompSci 572 |
| 深度学习基础 | Deep Learning Fundamentals | CompSci 574 |
选修要求 Elective Requirement
至少一门系内或系外的人工智能/移动语言相关课程。这些课程包括但不限于以下内容。学生也可以选修一门额外的深度课程来满足这一要求。
| 课程 | 课程编号 | |
| 计算机工程概率与统计 | Probability and Statistics for ECE | CompSci 555 |
| 计算生物学专题 | Topics in Computational Biology | CompSci 590 |
| 计算序列生物学 | Computational Sequence Biology | CompSci 561 |
| 冷冻电镜分析 | Cryo-EM Analysis | CompSci 590 |
| 深度学习简介 | Introduction to Deep Learning | CompSci 675 |
| 深度学习高级专题 | Advanced Topics in Deep Learning | ECE 590 |
| 计算工程机器学习和深度神经网络 | Comp. Eng. Machine Learning and Deep Neural Networks | ECE 661 |
| 对抗设置中的机器学习 | Machine Learning in Adversarial Settings | ECE 563 |
信息来源：Duke MS Requirements
求职发展
作为知名学府，杜克大学每年培养出众多在世界五百强企业和各行各业就职的行业翘楚。因此校友联系是杜克大学的优势之一。学校也建议学生们可以充分利用校友资源。通过杜克大学校友网站，所有杜克大学的学生都可以获得校友网络，联系校友，并探索职业选择。学校还有Ask a Blue Devil 在线工具，允许学生提问或请求建议，并通过人工智能技术与多个校友进行匹配。学生还可以访问杜克校友网站上的计算机科学系校友群并选择在LinkedIn上与校友取得联系。除此以外，学生们也可以报名参加校友活动，如 Karsh Conversations、杜克大学职业中心讲座或杜克大学校友网络活动。
跨学科数据科学专业
Data Science
项目简介
史蒂文斯理工学院的数据科学专业 Data Science 项目将理论知识与实际技能相融合。该项目培养学生分析复杂数据、应用先进建模和可视化技术的能力，以支持各类组织的数据驱动决策。该数据科学项目具有灵活的课程设置，跨学科的特点，提供四个可选专业方向，包括数据科学基础、数据采集与管理、数据安全以及商业应用。学生可选择论文或非论文选项。
学位类型
MS in Data Science
信息来源：史蒂文斯理工学院MSDS
申请要求
语言成绩
根据您的母语和学术背景，您可能需要提交英语语言能力考试成绩，如托福、雅思或 DuoLingo 考试成绩，以证明您的英语语言能力。学生必须在托福 iBT 考试中至少取得 74 分，托福 PBT 考试中至少取得 547 分，雅思考试中至少取得 6 分，或 DuoLingo 考试中至少取得 100 分，方可被史蒂文斯研究生课程录取。从 2024 年秋季开始，DuoLingo 的最低分数要求将为 110 分。机构代码为2819.
文书
学生应就以下主题撰写个人陈述："您为什么选择史蒂文斯学院和您申请的专业？
个人陈述规格 - 字体 - Times New Roman，字号：12pt，行距：双倍行距；长度：最多一页
入学背景
申请者必须拥有任一专业的本科学位，并满足多项数学先决条件。平均综合成绩需达到3.0.
除了上述申请该专业特殊申请条件外，完整的申请要求可以查看我们官网对应的【申请要求】部分
信息来源：
毕业要求
学分要求
学生需要完成30个学分的课程，其中包括15个学分的核心课程和15个学分的选修课程
论文要求
学生可以选择完成6个学分的论文学分
信息来源：史蒂文斯理工学院MSDS毕业要求
课程介绍
学生需要完成30个学分的课程，其中包括5节核心课程和5节选修课程。选择细分领域并非必要条件，选择细分领域的学生必须从相应的 15 门选修课中选修至少 9 个学分。
核心课程 Core Course
| 课程 | 课号 | 学分 | |
| 统计方法 | Statistical Methods | MA541 | 3 |
| 应用机器学习 | Applied Machine Learning | CPE695 | 3 |
| 深度学习 | Deep Learning | CS583 | 3 |
| 数据科学优化/高级优化方法 | Optimization for Data Science/Advanced Optimization Methods | MA576/MA630 | 3 |
| 大数据数值线性代数/时间序列分析1/动态编程和强化学习 | Numerical Linear Algebra for Big Data/Time Series Analysis I/Dynamic Programming and Reinforcement Learning | MA544/MA641/MA661 | 3 |
选修课程 Elective Course
数据科学基础 FUNDAMENTALS OF DATA SCIENCE
| 课程 | 课号 | 学分 | |
| 大数据数值线性代数 | Numerical Linear Algebra for Big Data | MA544 | 3 |
| 统计网络分析 | Statistical Network Analysis | MA577 | 3 |
| 空间和时空统计建模 | Spatial and Spatio-Temporal Statistical Modeling | MA613 | 3 |
| 用于数据分析的张量方法 | Tensor Methods for Data Analysis | MA617 | 3 |
| 网络与图论入门 | Intro Network & Graph Theory | MA620 | 3 |
数据采集和管理 DATA ACQUISITION AND MANAGEMENT
| 课程 | 课号 | 学分 | |
| 企业与云计算 | Enterprise and Cloud Computing | CS526 | 3 |
| 分布式系统与云计算 | Distributed Systems and Cloud Computing | CS549 | 3 |
| 数据库管理系统1 | Database Management Systems I | CS561 | 3 |
| 数据库管理系统2 | Database Management Systems II | CS562 | 3 |
| 网络数据管理与探索 | Data Management and Exploration on the Web | CS609 | 3 |
数据安全 DATA SECURITY
| 课程 | 课号 | 学分 | |
| 网络世界中的隐私 | Privacy in a Networked World | CS578 | 3 |
| 企业和云安全 | Enterprise and Cloud Security | CS594 | 3 |
| 信息安全与法律 | Information Security and the Law | CS595 | 3 |
| 数据库安全 | Database Security | CS696 | 3 |
| 信息系统安全 | Information Systems Security | CPE691 | 3 |
商业应用 BUSINESS APPLICATIONS
| 课程 | 课号 | 学分 | |
| 网络挖掘 | Web Mining | BIA660 | 3 |
| 增强智能和生成式人工智能 | Augmented Intelligence and Generative AI | BIA662 | 3 |
| 市场分析 | Marketing Analytics | BIA672 | 3 |
| 供应链分析 | Supply Chain Analytics | BIA674 | 3 |
| 数据流分析 | Data Stream Analytics | BIA676 | 3 |
更多信息，可以阅读史蒂文斯理工学院数据科学专业的课程目录。
求职发展
数据科学硕士课程培养紧缺的知识和技能，助您在各种岗位上取得事业成功，如：
- 数据科学家
- 数据分析师
- 数据工程师
- 统计员
- 网络工程师
- 人工智能研究科学家
- 数据分析专家
招聘数据科学家的公司：亚马逊、美国银行、纽约大学、Cityblock Health、迪士尼流媒体服务、Two Sigma Investments, LLC。
信息来源：史蒂文斯理工学院MSDS求职发展
教育专业
Data Science
项目简介
史蒂文斯理工学院的数据科学专业 Data Science 项目将理论知识与实际技能相融合。该项目培养学生分析复杂数据、应用先进建模和可视化技术的能力，以支持各类组织的数据驱动决策。该数据科学项目具有灵活的课程设置，跨学科的特点，提供四个可选专业方向，包括数据科学基础、数据采集与管理、数据安全以及商业应用。学生可选择论文或非论文选项。
学位类型
MS in Data Science
信息来源：史蒂文斯理工学院MSDS
申请要求
语言成绩
根据您的母语和学术背景，您可能需要提交英语语言能力考试成绩，如托福、雅思或 DuoLingo 考试成绩，以证明您的英语语言能力。学生必须在托福 iBT 考试中至少取得 74 分，托福 PBT 考试中至少取得 547 分，雅思考试中至少取得 6 分，或 DuoLingo 考试中至少取得 100 分，方可被史蒂文斯研究生课程录取。从 2024 年秋季开始，DuoLingo 的最低分数要求将为 110 分。机构代码为2819.
文书
学生应就以下主题撰写个人陈述："您为什么选择史蒂文斯学院和您申请的专业？
个人陈述规格 - 字体 - Times New Roman，字号：12pt，行距：双倍行距；长度：最多一页
入学背景
申请者必须拥有任一专业的本科学位，并满足多项数学先决条件。平均综合成绩需达到3.0.
除了上述申请该专业特殊申请条件外，完整的申请要求可以查看我们官网对应的【申请要求】部分
信息来源：
毕业要求
学分要求
学生需要完成30个学分的课程，其中包括15个学分的核心课程和15个学分的选修课程
论文要求
学生可以选择完成6个学分的论文学分
信息来源：史蒂文斯理工学院MSDS毕业要求
课程介绍
学生需要完成30个学分的课程，其中包括5节核心课程和5节选修课程。选择细分领域并非必要条件，选择细分领域的学生必须从相应的 15 门选修课中选修至少 9 个学分。
核心课程 Core Course
| 课程 | 课号 | 学分 | |
| 统计方法 | Statistical Methods | MA541 | 3 |
| 应用机器学习 | Applied Machine Learning | CPE695 | 3 |
| 深度学习 | Deep Learning | CS583 | 3 |
| 数据科学优化/高级优化方法 | Optimization for Data Science/Advanced Optimization Methods | MA576/MA630 | 3 |
| 大数据数值线性代数/时间序列分析1/动态编程和强化学习 | Numerical Linear Algebra for Big Data/Time Series Analysis I/Dynamic Programming and Reinforcement Learning | MA544/MA641/MA661 | 3 |
选修课程 Elective Course
数据科学基础 FUNDAMENTALS OF DATA SCIENCE
| 课程 | 课号 | 学分 | |
| 大数据数值线性代数 | Numerical Linear Algebra for Big Data | MA544 | 3 |
| 统计网络分析 | Statistical Network Analysis | MA577 | 3 |
| 空间和时空统计建模 | Spatial and Spatio-Temporal Statistical Modeling | MA613 | 3 |
| 用于数据分析的张量方法 | Tensor Methods for Data Analysis | MA617 | 3 |
| 网络与图论入门 | Intro Network & Graph Theory | MA620 | 3 |
数据采集和管理 DATA ACQUISITION AND MANAGEMENT
| 课程 | 课号 | 学分 | |
| 企业与云计算 | Enterprise and Cloud Computing | CS526 | 3 |
| 分布式系统与云计算 | Distributed Systems and Cloud Computing | CS549 | 3 |
| 数据库管理系统1 | Database Management Systems I | CS561 | 3 |
| 数据库管理系统2 | Database Management Systems II | CS562 | 3 |
| 网络数据管理与探索 | Data Management and Exploration on the Web | CS609 | 3 |
数据安全 DATA SECURITY
| 课程 | 课号 | 学分 | |
| 网络世界中的隐私 | Privacy in a Networked World | CS578 | 3 |
| 企业和云安全 | Enterprise and Cloud Security | CS594 | 3 |
| 信息安全与法律 | Information Security and the Law | CS595 | 3 |
| 数据库安全 | Database Security | CS696 | 3 |
| 信息系统安全 | Information Systems Security | CPE691 | 3 |
商业应用 BUSINESS APPLICATIONS
| 课程 | 课号 | 学分 | |
| 网络挖掘 | Web Mining | BIA660 | 3 |
| 增强智能和生成式人工智能 | Augmented Intelligence and Generative AI | BIA662 | 3 |
| 市场分析 | Marketing Analytics | BIA672 | 3 |
| 供应链分析 | Supply Chain Analytics | BIA674 | 3 |
| 数据流分析 | Data Stream Analytics | BIA676 | 3 |
更多信息，可以阅读史蒂文斯理工学院数据科学专业的课程目录。
求职发展
数据科学硕士课程培养紧缺的知识和技能，助您在各种岗位上取得事业成功，如：
- 数据科学家
- 数据分析师
- 数据工程师
- 统计员
- 网络工程师
- 人工智能研究科学家
- 数据分析专家
招聘数据科学家的公司：亚马逊、美国银行、纽约大学、Cityblock Health、迪士尼流媒体服务、Two Sigma Investments, LLC。
信息来源：史蒂文斯理工学院MSDS求职发展
杜克大学校园生活
交通
周边机场
罗利-杜罕国际机场（Raleigh-Durham International Airport，简称RDU）
距离学校：65 miles（英里）
校园至机场行程：
- 开车/打车：
通常情况下，大约需要1个小时到1个小时10分钟 。如果在交通繁忙时可能需要更长时间。
- 公共交通：
您可以步行或者乘坐公交车前往杜克大学校园附近的公交车站。然后搭乘GoDurham公交车服务或者其他相关的公交车路线前往机场。
皮特格林-格林维尔机场（Piedmont Triad International Airport，简称GSO）
距离学校：65 miles（英里）
校园至机场行程：
- 开车/打车：
通常情况下，大约需要1个小时到1个小时10分钟 。如果在交通繁忙时可能需要更长时间。
- 公共交通：
您可以步行或者乘坐公交车前往杜克大学校园附近的公交车站。然后，搭乘GoDurham公交车服务或者其他相关的公交车路线前往Durham Station Transportation Center（达勒姆交通中心）。Durham Station Transportation Center是达勒姆市的主要交通枢纽，您可以在那里换乘前往皮特格林-格林维尔机场的交通工具。
您还可以考虑乘坐Amtrak火车前往Greensboro（格林斯伯勒）火车站。从Durham Station Transportation Center乘坐Amtrak火车前往Greensboro火车站，然后在那里换乘到达机场的交通工具。
周边火车站
达勒姆车站交通中心 Durham Station Transportation Center
校园至火车站行程：1.4 miles-1.9miles （英里）
- 开车/打车：
通常情况下，需要5分钟。但在交通繁忙时可能需要更长时间。
- 步行：
您可以步行前往Durham Station Transportation Center。步行大约需要15-20分钟，具体取决于您在杜克大学的具体位置。
城市公共交通
GoDurham公交车服务： GoDurham提供了城市内的公交车服务，覆盖了达勒姆市的各个地区。这些公交车线路连接了市中心、居民区、商业区和一些重要的目的地，方便居民和游客出行。
Bull City Connector： Bull City Connector是一项免费的公交服务，连接了达勒姆市中心和杜克大学校园。这个服务提供了方便快捷的交通选择，使杜克大学的学生、教职员工和游客可以轻松地在校园和市中心之间移动。
安全
杜克大学位于美国北卡罗来纳州的杜克大学医学中心和杜克大学西校区均被认为是相对安全的地区。不过像任何大城市一样，杜克大学位于杜克大学附近的杜克大学医学中心和杜克大学西校区附近也可能存在一些安全问题，尤其是在夜间或偏僻地区。
- 杜克运输服务Duke Van Services
杜克大学的教职员工和学生可以通过杜克大学停车与交通部申请在特定时间和特定范围内乘坐面包车。这项服务是免费的。
- 杜克大学警察安全护卫队 Duke Police Safety Escorts
夜晚杜克大学警方会为校园内和杜克医院的学生和员工提供安全护送服务。此外，杜克大学警方还在西校区、东校区和中央校区的公交车站以及 "蓝区 "停车场战略性地派驻了安保人员。您只需请其中一位警官送您到目的地即可。如果您开始步行的地方没有安保人员驻守，您可以拨打 919-684-2444 或使用附近的求助电话请求护送。
- 活动安保 Event Security
杜克大学警察局为特殊活动提供警务和安保服务，如音乐会、贵宾来访、毕业典礼、节日庆典、学生和院系社交活动、体育活动和婚礼。
杜克大学警察局特别活动协调员负责确定每次活动所需的警员人数，以及是否需要救护车等特殊服务。
- 失物招领 LOST AND FOUND
杜克大学各处均有失物招领处。如果您丢失了物品，请致电证据和财产技术员 (919) 684-5754，并提供物品的详细描述，以查看是否在上交给杜克大学警察局的失物招领物品中。 请注意，任何拾到的物品只保留 30 天。 如果您拾到物品，请拨打杜克大学警察局电话 (919) 684-2444。另一个寻找失物的宝贵资源是Duke List。所有杜克社区成员都可以在该名单上发布失物招领信息。
- 医疗系统安全 HEALTH SYSTEM SECURITY
杜克大学医疗系统包括 杜克大学医院、杜克地区医院和杜克-罗利医院。杜克大学医疗系统持最高标准的医疗服务，保障学生的健康和安全。
- 指纹识别 Fingerprinting
杜克大学警察局为隶属于杜克大学的学生及员工提供指纹采集服务，用以身份核实，从而保障校园安全。
- 调查工作 Investigations
杜克大学积极主动地为学生、员工、访客维护一个安全可靠的环境。学校建立了一个调查小组，以解决和追踪犯罪并防止重复犯罪。杜克大学的调查人员经常与杜伦警察局、杜伦县治安官办公室、酒精饮料管制执法局以及其他州和联邦执法机构合作。该小组还与杜克大学妇女中心、咨询与心理服务部以及学生行为办公室密切合作，提供受害者援助服务。
- 个人财产刻字 Personal Property Engraving
为帮助学生、教职员工保护笔记本电脑、iPhone 和自行车等个人财产，犯罪预防部门提供免费刻字服务。物品上会刻有物主的驾照号码，以防止盗窃，并在找回被盗物品时帮助追踪物主。刻字服务可在校园各处为学生团体或部门安排。
- 关于行为和暴力风险评估 Concerning Behavior and Violence Risk Assessment
杜克大学和杜克大学医院系统致力于为所有教职员工、学生、医院系统员工、病人和来访者提供一个安全可靠的环境。杜克大学行为评估小组的任务是识别、评估、管理、干预和减轻教职员工、学生、员工、病人和来访者或其他非附属个人的暴力行为或暴力威胁。
住宿
杜克大学要求学生在校居住三年。如果学生选择留在校园，学校一般有足够的空间保证第四年的住宿。学校为一年级学生提供东校区，为高年级学生提供两个校区： 西校区和斯威夫特校区。
住宿学院
- 新生宿舍楼：东校区的大一宿舍楼包括Alspaugh, Bassett, Bell Tower, Blackwell, Brown, East house, Giles等。更多宿舍楼可查看新生宿舍列表。
- 高年级宿舍楼：300 Swift，Craven，Crowell, Edens, Few, Hollows等，更多宿舍楼可查看高年级宿舍列表。
- 研究生宿舍楼：杜克大学住房和宿舍生活部（HRL）为研究生和专业学生提供两个地点的住房，包括301 Swift Apartments，以及校外公寓区Lancaster Commons Apartments。
校内住宿申请步骤
您可以通过my.duke.edu 和 HRL 网站进入住房和餐饮申请页面。 登录 my.duke.edu，点击 "Housing"（住房）。然后点击 "完成住房申请"。您将被重定向到HRL网站，查看申请说明。审核完毕后，点击 "住房申请 "链接，您将进入住房门户网站，在住宿申请页面完成申请。完成住房申请后，您将自动加入一年级餐饮计划（餐饮计划 I）。官网上列出有关你生活习惯，个人取向，室友偏好和住房习惯等问题，在分配住房时，住房分配部门会参考您对这些问题的回答。
饮食
学校餐厅
杜克大学拥有超过 45 家餐厅和咖啡馆，提供丰富且营养的餐食，在大学餐饮最佳校园排名中名列前茅。
- Marketplace
Marketplace 是经绿色餐厅协会认证的三星级餐饮场所，提供早餐、晚餐、周末早午餐和单点工作日午餐,食物包括三明治，披萨等。
- Trinity Cafe
东校区自己的咖啡吧供应美食咖啡、冰沙和新鲜糕点。此外，还提供沙拉、三明治和寿司等简餐。
- Café 300
Café 300 Urban Market 提供全套服务的咖啡吧、新鲜烘焙食品、即拿即用的三明治、沙拉和卷饼，以及各种代餐和小吃。
更多餐厅可以查看学校官网。
Meal Plan
- Meal Plan要求：
住校学生必须参加就餐计划。就餐计划和食物积分计划是您与学校之间的法律合同。因此，请务必仔细阅读您所选择的合同，并将其存档以备将来参考。学校提供多种便捷的餐饮支付方式，包括各种传统餐饮计划、食物积分计划和灵活支出账户（FLEX）。学生、教职员工均可使用这些账户在校园内消费， 无需在校园内携带现金。
餐饮计划将按照州和达勒姆县 7.5% 的综合税率征税（博福特杜克海洋实验室的学生为 6.75%）。除了您所选的套餐外，您从财务处收到的学期账单上还会有北卡罗来纳州的销售税。账单上将单独列出餐饮计划费用和税费。用餐计划的价格与税生效前的用餐次数相同。
- Meal Plan价格：
第一年计划 FIRST-YEAR BOARD PLAN
Plan 1
适用人群：只有大一新生可以选择（东校区住宿的大一新生）
价格：每学期共计 $4590.53，包括$3337 Dining Plan, $910 Food Point
高年级餐饮计划 UPPER CLASS DINING PLANS
Plan A
适用人群：适用于高年级和中央校区学生。如果您饮食清淡，每天只吃一两顿饭，并且打算购买便宜的饭菜，或计划在校外吃几顿饭，请考虑 A 计划。
价格：每学期共计$ 2864.08, 包括 $ 2641Dining Plan, 无Food point
Plan B
适用人群：适用于高年级和中央校区学生。如果您平时饮食清淡，但偶尔会吃零食或在Merchants-on-Points 点餐，那么计划 B 可能适合您。如果您的饮食习惯每天都不一样，那么这个计划就很适合您。
价格：每学期共计$3427.38, 包括 $3165 Dining Plan, 无Food point
Plan C
适用人群：面向高年级学生和 300 Swift 大道公寓的学生。适合中等食量的学生。如果您倾向于每天在校内吃两到三餐，并偶尔在学校供应商订餐，那么可以考虑计划 C。
价格：每学期共计$ 3792.88, 包括 $ 3505 Dining Plan, 无Food point
Plan D
适用人群：适用于高年级和斯威夫特大道 300 号公寓的学生。如果经常在学校用餐，这个计划可以可以让您享受一天两到三顿正餐和零食，并且还有余钱购买Merchants-on-Points 和校园便利店的商品。
价格：每学期共计$ 4069.15, 包括 $ 3762 Dining Plan, 无Food point
Plan E
适用人群：适用于高年级和 300 Swift Ave 公寓的学生。如果您食量大，并且会经常在学校吃饭。那么计划 E 可以让您吃一日三餐、购买零食、在 Merchants-on-Points 订购披萨、在便利店购物，甚至偶尔请朋友到校内餐厅吃一顿晚餐。
价格：每学期共计$ 4435.73, 包括 $ 4103 Dining Plan, 无Food point
Plan F
适用人群：适用于住在 Lancaster Commons 和校外的学生。该计划允许您在工作日用餐、使用自动售货机以及在校内便利店购买零食。
价格：每学期共计$ 954.88， 包括 $ 865 Dining Plan, 无Food point
Plan J
适用人群：适用于住在 300 Swift 公寓的高年级学生。J 计划提供足够的食物点数，大约每天可在校园内用餐一次，剩余的食物点数还可用于在自动售货机上购买零食或偶尔在 Merchants-on-Points 购买商品。
价格：每学期共计$ 2033.10， 包括 $ 1865 Dining Plan, 无Food point
注：
- 食品积分 Food Points
食物积分用于补充餐饮计划。每个食物点数相当于 1 美元，可通过杜克卡使用。它们可用于在校内任何食堂、Merchants-on-Points供应商、餐车、校园便利店和自动售货机购买零食和正餐。您可以在学期中以 25 美元以上的增量增加积分。我们建议您选择最低的点数，并在必要时增加点数。
- 灵活支出账户 Flexible Spending Account (FLEX)
您可以通过 FLEX 账户为您的杜克卡充值，并在所有校内（甚至部分校外）场所使用。FLEX 可用于购买食品、书籍、活动门票等一切物品。
杜克大学录取情况及录取成绩要求
最新一年申请数据参考
杜克大学申请要求
杜克大学申请材料清单
杜克大学申请截止日期
杜克大学转学要求
杜克大学转学申请材料清单
杜克大学转学申请截止日期
