宾夕法尼亚大学数据科学硕士项目介绍

　　一、项目介绍

　　在当今世界，新兴的数据科学学科对于决策、理解观察和解决问题至关重要。宾大的DATS硕士课程为学生从事广泛的以数据为中心的职业做好准备，无论是技术和工程、咨询、科学、政策制定，还是文学、艺术或传播的理解模式都有良好的发展趋势。

　　宾大的data science项目有两种形式：Thesis和Practicum，其中Thesis(a work of science)是针对于研究性更强，对于之后有意申请博士项目的学生更有帮助;而Practicum(a work of engineering)则加强课程学习，适用于毕业后就业意向强烈的学生。当然，为了保证顺利毕业，学校老师建议full time学生每个学期只修3门课会比较好。

　　二、课程设置

　　基础课程包括：

　　Programming Languages and Techniques

　　Intro to Software Development

　　Linear Algebra

　　项目的核心课程包括：

　　Statistics

　　Big Data Analytics

　　Machine Learning/Data Mining

　　可以根据自己的兴趣和意向选择:

　　Biomedicine

　　Social/Network Science

　　Data-centric Programming

　　Surveys & Statistical Methods

　　Data Analysis, AI

　　Simulation methods for Natural Science

　　Mathematical and Algorithmic Foundations

　　该项目提供给学生多元化的选择，提供充沛的课程和师资力量来保证学生的兴趣发展和就业意向。

　　三、申请要求

　　个人文书：包括申请人感兴趣的项目，成就和目标，以及当完成这个项目时希望完成什么目标。

　　推荐信：系统允许填写三封推荐信，强制要求两封推荐信 – 其中必须包含至少一封来自教职员工的推荐信i。如果申请人在 5 年前或更多年前从上一所大学毕业，学校则会允许此规则的例外情况。

　　GRE分数：optional选项 – 如果申请人希望将分数包含在申请中，那么必须等到参加考试后才能提交申请。如果申请人在较早的截止日期前没有提交，学校将无法接受分数。请在申请中报告非官方分数，并尽快将官方分数以电子方式发送给招生官。只要申请人将非官方分数提前报告，即使官方分数晚一些送达，学校就会在截止日期前接受申请。由于今年的GRE要求是可选性的，学校说明如果申请人不报告 GRE 成绩，候选资格不会受到负面影响。

　　Up-to-date Resume：学校对于CV和Resume没有严格的界限

　　相关课程或经验、培训、证书等：有些课程或许不显示在成绩单上，请在简历中注明

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