塔夫茨大学数据分析硕士解析

塔夫茨大学数据分析硕士介绍

数据科学硕士学位由计算机科学系和电气与计算机工程系联合开设。

硕士学位要求至少30小时，成绩S(令人满意)或至少B-。

数据科学硕士学位是一个只需9个月或12个月就能完成的课程。

获得数据科学硕士学位的先决条件包括STEM领域的学士学位，包括数学、科学、工程、计算机科学或相关学科。

在非stem领域拥有学士学位的申请者可以持有数据科学的证书开始学习，在一个额外的学期或一年，给申请者一个项目的样本。本证书所载的课程，如成绩达B-或以上，并获准修读数据科学硕士课程，可转读数据科学硕士课程。

塔夫茨大学数据分析硕士课程设置

1、必修课程课程：

19学分；

Foundations of Data Analytics ；

Introduction to Python and Machine Learning ；

Database Design and SQL ；

Communicating with Data ；

Capstone Internship Experience ；

2、选修课：

15学分；分别从一下两个分子领域至少选择2门课程；

1）Statistical Analysis and Modeling Technique：

Probability；

Computational Models of Cognitive Science ；

Econometrics ；

Biostatistics ；

2）Discipline-Related Application：

Introduction to Machine Learning；

Big Data ；

Bayesian Deep Learning ；

Introduction to GIS；

塔夫茨大学数据分析硕士就业前景

数据分析是一个快速发展的领域，通常是业务战略和复杂问题解决方案的关键。

数据分析师几乎在每个领域都受到追捧。 事实上，美国劳工统计局预测，到 2026 年，数据专业人员的就业人数将增长 27.9%，新增就业岗位超过 50,000 个。

因此，塔夫茨大学数据分析硕士毕业以后拥有广泛的就业前景，就业岗位可选增多。