南加州大学分析学硕士项目介绍

项目简介

该项目是为接受过工程学科培训或来自其他职业的学生设计的，他们有兴趣深化他们在数据科学、统计学和数学的背景。需要基本的编程知识来开始过渡到更高级的统计和机器学习计算工具，这些工具在该课程中都有详尽的介绍。

学制：3-4学期

总学分：30

学费：每学分2,309美金

STEM：是

开学季：春、秋季

课程设置

必修课程：

12学分

选修课：9学分

硕士生也可以选择从南加州大学的其他部门，如计算机科学、数据科学，或从南加州大学其他学院的课程作为选修课。

Core Courses (12 units)

DSCI 559 Introduction to Data Management 数据管理简介

ISE 529 Predictive Analytics 预测分析

ISE 530 Optimization Methods for Analytics 分析的优化方法

ISE 535 Data Mining 数据挖掘

Methodology Courses 方法学课程 (6 units)

Select two courses： ISE 533 Integrative Analytics 综合分析

ISE 537 Financial Analytics 金融分析

ISE 538 Performance Analysis Using Markov Models 使用马尔可夫模型的性能分析

ISE 540 Text Analytics 文本分析

ISE 543 Enterprise Business Intelligence and Systems Analytics 企业商业智能和系统分析

ISE 562 Decision Analysis 决策分析 ISE 580 Performance Analysis with Simulation 仿真性能分析

Project Course (3 units) Select one course：ISE 533 Integrative Analytics 综合分析

ISE 534 Data Analytics Consulting 数据分析咨询

ISE 580 Performance Analysis with Simulation 仿真的性能分析

Electives (9 units)：subject to approval by adviser ISE Elective 工业和系统工程选修课(3 units)

Additional electives 其他选修课 (6 units)

申请要求

GPA：无最低分数要求

TOEFL：90，单项20

IELTS：6.5，单项6GRE：General

GRE test scores are not required for 2023