南加州大学数据科学专业解析

项目名称-MS in Computer Science - Data Science
项目概览
计算机科学硕士-数据科学专业为学生提供了计算机科学的核心背景，以及专门的算法，统计和系统专业知识，可用于获取，存储，访问，分析和可视化与各种实时数据相关的大型，异构和实时数据世界范围，包括能源，环境，健康，媒体，医学和运输。
学位要求
理学硕士（计算机科学–数据科学）学位至少需要32个学分
必修课：12学分
团体选修课程：9至12学分（两组至少选修一门课程）
选修课：8-11学分
毕业要求的较低累积GPA为3.0
电气工程或计算机科学领域的认可的400级课程中，最多可修4个单元；其余单元必须是经过批准的500或600级课程
课程设置
必修课程
CSCI 561人工智能基金会基础 ：4
CSCI 570算法分析 单位：4
CSCI 585数据库系统 单位：4
团体选修课
三门课程，每组至少一门课程
第1组（数据系统）：
CSCI 548 Web单元上的信息集成 ：4
CSCI 572信息检索和网络搜索引擎 单元：4
CSCI 586数据库系统互操作性 单元：4
CSCI 587地理空间信息管理 单位：4
CSCI 653高性能计算和模拟 单元：4
CSCI 685数据库系统高级主题 单元：4
INF 551数据管理 单位基础：4
第2组（数据分析）：
CSCI 567机器学习 单元：4
CSCI 573概率推理 单位：3
CSCI 686高级大数据分析 单元：4
INF 553数据挖掘单元的基础和应用 ：4
ISE 520优化理论和算法：数值优化 单元：3
MATH 467优化单位的理论和计算方法 ：4
MATH 574应用矩阵分析 单元：3
其他选修课
CSCI的任何500或600级课程（包括其他小组选修课或特殊主题）*
CSCI 590指导研究 单位：1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12
CSCI 591计算机科学研究座谈会 单位：1
INF 554信息可视化 单元：4
INF 558建筑知识图 单位：4
MATH 458数值方法 单位：4
MATH 501数值分析和计算 单元：3
MATH 502a数值分析 单位：3
MATH 502b数值分析 单位：3
MATH 505a应用概率 单位：3
MATH 601优化理论和技术 单元：3
MATH 650统计咨询单元研讨会 ：3
申请信息
1.要求申请人已完成或正在完成地区认可的大学的计算机科学本科学位或同等学历，并且必须具有丰富的数学背景；
核心计算机科学课程
人工智能 几何造型
脑理论 操作系统
编译器 机器人技术
计算机架构 计算机科学中的软件设计
电脑组织 软件工程
电脑通讯 3D图形和渲染
计算机视觉 网络技术
数据库系统
计算机科学相关数学课程
演算法
数据结构
离散数学
离散结构
数值计算

2.成绩单：在线上传；
3.GRE：ETS学校代码4852；
4.简历/简历
5.个人陈述：个人陈述应简要描述您申请维特比工程学院计划课程的理由，您对该领域的准备，学习兴趣，未来的职业计划以及您的背景和兴趣的其他方面，可能会有所帮助招生委员会评估您的研究生学习能力和动机；
6.推荐信：推荐信应来自有资格评估您的研究生学习潜力的教师或其他人员；
7.语言较低要求：TOEFL：90（20），IELTS：6.5（6）.
8.申请截止日期：
次年一月15