Data Science
项目简介
加州大学尔湾分校的数据科学专业(MDS)项目旨在培养学生对当代数据科学方法的专业知识。通过整合统计学和计算机科学的基本原理,该专业的课程为学生提供了必要的技能,使他们能够在人工智能颠覆时代蓬勃发展。项目的课程强调应用概率、数理统计、统计建模、计算、机器学习、数据管理、可视化和人工智能的实际培训。这个专业以其扎实的数据科学基础脱颖而出,涵盖了强调计算机科学和统计学的平衡课程。
学位类型
Master of Data Science
课程时长
15个月
STEM认证
是
信息来源:加州大学尔湾分校MDS
申请要求
语言成绩
根据世界高等教育数据库(WHED)的数据,所有研究生申请者(在以英语为唯一教学语言的院校获得本科或硕士学位者除外)都必须证明自己的英语水平,方可获得录取考虑。申请人必须参加并通过认可的英语水平测试。
- UCI接受托福和雅思考试。两种考试的成绩自考试之日起两年内有效。
- 托福(网络考试)的最低分数为 80 分。雅思考试的最低录取分数线为 7 分,单项不低于 6 分。考试成绩应发送至加州大学尔湾分校机构代码:4859。
文书
个人文书,证明你的写作和沟通能力。个人文书应包括:个人简历,描述您以前的专业和学术成就。
目的文书:陈述您的个人、学术和职业目标,以及MDS课程将帮助您实现这些目标的原因和方式。
入学背景
MDS 招生委员会还要求您在申请中提交一份补充文件。该补充文件将要求您提供一份已完成的计算机科学、数学和统计学课程的清单。该列表应包括课程名称、课程编号以及每门课程的成绩。最低课程要求:
- 一门计算机编程课程(最好是 C++ 或 Python)。
- 三门微积分课程
- 一门线性代数课程
- 一门概率论与统计学入门课程
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:加州大学尔湾分校MDS申请要求
毕业要求
学分要求
学生必须完成 52 个学分,其中包括 10 门核心课程、3 门选修课和 1 个毕业设计项目。
顶点项目Capstone Project
顶点项目是数据科学硕士课程的亮点,为学生提供了与行业合作伙伴一起解决现实生活中的数据科学问题的机会。项目范围全面,让学生能够展示其数据科学知识的广度和深度。该项目旨在为赞助机构开发经验驱动型解决方案,涵盖分析流程的所有方面,包括数据收集、操作、可视化、分析和结果解释。学生以小组为单位将概念和技术整合在一起并付诸行动。最后,学生应制作一份最终演示文稿或报告,向非技术受众有效传达研究结果。向非技术受众有效传达技术研究结果的能力是行业数据科学家的一项重要技能
信息来源:加州大学尔湾分校MDS毕业要求
课程介绍
学生必须完成 52 个学分,其中包括 10 门核心课程、3 门选修课和 1 个毕业设计项目
核心课程 Core Course
电脑课程 COMPSCI
课程 | | 课程编号 | 学分 |
数据库和数据管理 | Databases and Data Management | COMPSCI220P | 4 |
算法与应用 | Algorithms with Applications | COMPSCI260P | 4 |
机器学习和数据挖掘 | Machine Learning and Data Mining | COMPSCI273P | 4 |
统计 Statistics
课程 | | 课程编号 | 学分 |
中级概论与统计理论1 | Intermediate Probability and Statistical Theory I | STATS200AP | 4 |
中级概论与统计理论2 | Intermediate Probability and Statistical Theory II | STATS200BP | 4 |
统计方法1 | Statistical Methods I | STATS210P | 4 |
统计方法2 | Statistical Methods II | STATS211P | 4 |
数据 Data
课程 | | 课程编号 | 学分 |
数据科学职业研讨会 | Data Science Career Seminar | DATA200P | / |
毕业写作与交流 | Capstone Writing and Communication | DATA296P | 4 |
毕业设计与分析 | Capstone Design and Analysis | DATA297P | 4 |
课程实践培训或个人学习 | Curricular Practical Training or Individual Study | DATA298P或299P | 2 |
选修课程 Elective Course
课程 | | 课程编号 | 学分 |
数据管理原理 | Principles of Data Management | COMPSCI222P | 4 |
交易处理和分布式数据管理 | Transaction Processing and Distributed Data Management | COMPSCI223P | 4 |
大数据管理 | Big Data Management | COMPSCI224P | 4 |
数据结构与应用 | Data Structures with Applications | COMPSCI261P | 4 |
人工智能 | Artificial Intelligence | COMPSCI271P | 4 |
神经网络和深度学习 | Neural Networks and Deep Learning | COMPSCI274P | 4 |
图形模型和统计学习 | Graphical Models and Statistical Learning | COMPSCI275P | 4 |
贝恩斯数据分析 | Bayesian Data Analysis | STATS205P | 4 |
多元统计方法 | Multivariate Statistical Methods | STATS240P | 4 |
时间序列 | Time Series Analysis | STATS245P | 4 |
抽样调查的理论与时间 | Theory and Practice of Sample Survey | STATS262P | 4 |
随机过程 | Stochastic Processes | STATS270P | 4 |
计算机安全 | Computer Security | COMPSCI201P | 4 |
数据科学专题 | Special Topics in Data Science | DATA295P | 4 |
信息来源:加州大学尔湾分校MDS课程介绍
求职发展
在数据科学硕士项目中,职业发展是 MDS 体验的核心部分,学校优先考虑学生的职业成果。学校的职业服务团队秉承因材施教的理念,与每位学生合作,为他们走上成功的职业道路做好准备。
UCI的职业服务团队根据每个学生的独特技能、经验和职业目标提供全面的职业指导服务。学校提供个性化的关注,帮助学生确定职业方向,铺平职业道路。这包括一对一的职业指导、简历和求职信审查,以及根据每个学生的需求量身定制的求职策略。
此外,为确保学生的职业竞争力,学校提供一系列职业发展机会,帮助他们掌握雇主所看重的技能。团队拥有行业专业知识和对就业市场当前趋势的了解,包括与雇主建立关系和了解就业市场的最新趋势,帮助学生为成功求职做好准备。学校通过实习和毕业设计等真实世界的体验,为学生提供提高市场竞争力和职业准备能力的机会。学校还为学生提供职业招聘会和校友活动等交流机会,帮助他们与本领域的专业人士建立联系。
最后,学校在工作的各个方面都优先考虑多样性、公平性和包容性。学校深知为来自不同背景的学生提供支持以及建立公平的招聘机制的重要性。职业服务团队提供各种资源,帮助学生了解工作场所的多样性和包容性。学校的目标是创建一个欢迎和包容的社区,帮助所有学生实现他们的职业目标。
信息来源:加州大学尔湾分校MDS求职发展