学者

应用数学理学硕士:统计与数据科学方向

博彩平台推荐的应用数学研究生课程为学生提供了专门研究统计和数据科学的机会, 或者他们选择的定制曲目.

入学

• 本科学历，GPA不低于3分.0.
• 有计算经验，如R, Python, C, c++或MATLAB. 有UNIX经验可能会有所帮助.
• 完成一个严格的微积分序列和线性代数是必需的. 更高级的课程, 比如概率论, 统计学概论, 高级微积分(分析), 都是非常需要的. 其他高级课程, 例如, 偏微分方程, 复杂分析或数值分析也将是有益的.

主要课程

• 数据科学的统计建模 
• 数据同化 
• 机器学习理论
• 时间序列
• 深度学习I和II
• 计算贝叶斯统计
• 随机算法
• 数理统计

职业生涯

• 数据科学家
• 数据分析师
• 机器学习工程师 
• 统计学家

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理学硕士 校园数据科学

一个跨学科的, 结合计算机科学课程的住宿计划, 统计数据, 信息科学以及应用领域的课程.

入学

• 本科学历，GPA不低于3分.0 
• 衔接课程是为那些没有微积分或编程背景的人提供的.

主要课程

• 统计方法1 & 2
• 机器学习
• 数据结构和算法
• 数据挖掘
• 有许多选修课可供选择，包括独立研究和实习

职业生涯

• 数据科学家
• 数据分析师

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理学硕士 数据科学 在Coursera

完全异步，在线课程的学生想要一个自定进度的程序.  课程每年提供6个为期8周的课程.

入学

• 完成专业衔接课程(3个学分)，平均成绩为B或更高
• 从数据结构和算法或统计推断路径专门化中选择

主要课程

• 统计方法1 & 2
• 机器学习
• 数据结构和算法
• 数据挖掘
• 从许多选修课中选择

职业生涯

• 数据科学家
• 数据分析师

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商业分析硕士

利兹MS商业分析计划(stem指定)教授学生应用和管理现代数据科学以解决数据驱动的业务问题所需的技术技能. 利兹MS商业分析提供四个专业课程:市场分析, 决策科学, 医疗分析, 和安全分析.

主要课程

• 高级数据分析
• Python中的机器学习
• 结构化 & 非结构化数据建模 & 分析
• 现代人工智能
• 跟踪特定课程

职业生涯

• 业务分析师
• 项目经理
• 数据科学家
• 顾问

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