波士顿大学数据科学硕士介绍

基本情况

在大数据时代，人们能够深切感受到数据科学对人类社会的发展、经济建设、文化生活等各方面的影响。

波士顿大学数据科学硕士的目标就是帮助学生围绕数据建立复合型的知识结构，寻找搭建新型信息系统及开发应用产品的创新途径，为人类社会发展过程中出现的问题提供解决方法。

课程设置

学生应在以下每个领域选修一门课程(共 5 门课程)：

建模和预测分析

以数据为中心的计算

机器学习与人工智能

社会影响

安全和隐私

外加3门附加课程：

数据科学工具

专修选修课1

专修选修课2

背景要求

申请人本科学位以上，具有计算机、数据科学等相关专业背景并接受过算法、计算机系统、编程语言和理论方面的教育。

拥有DS核心领域之一(即计算机科学，电气与计算机工程，数学与统计学或同等学历)学位的申请人应具有展示跨学科工作倾向的作品集。

具有DS应用领域(如信息系统，经济学，生物信息学，物理学，天文学，地球与环境，新兴媒体等)学位的申请人应学过以下课程中的至少四门：

1.入门编程课程(例如，Python，Java，C++，R)

2.中级编程课程，如：数据科学编程

3.离散数学入门

4.线性代数

5.统计与概率入门

6.微积分，达到微积分BC大学先修课程的水平

7.算法简介