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专业选择：Master of Science in Analytics分析学硕士
所在学院：物理科学系下
项目介绍：
理科硕士课程由芝加哥大学物理科学部下属的数据科学研究所（DSI）提供。数据科学研究所执行了芝加哥大学将数据科学作为一门新学科的大胆创新愿景。DSI在这一新兴领域的跨学科前沿开展研究，与行业、政府和社会影响组织建立合作伙伴关系，并支持整体数据科学教育。
课程设置：
学生可以灵活选择部分或全职攻读分析学硕士学位。兼职学生每季度参加两门课程，并在晚上或周六参加课程。全日制学生每季度修三门课。他们的一些课程可能在白天提供。所有课程都在芝加哥市中心的NBC电视塔授课。
学生通过成功完成12门学分课程和最后一个顶点项目，获得分析学硕士学位。
课程结构分为：
数据科学课程
基础非信用分析课程
核心课程
选修课
分析顶石项目
非学分研讨会和短期课程。
四门先修课（不计学分）
机器学习数学：线性代数
统计概念简介
用于机器学习的高级线性代数
R WORKSHOP
七门核心课，其中5.门必须修的
时间序列分析与预测
统计分析
数据挖掘原理
机器学习和预测分析
商业应用的线性和非线性模型
申请要求：
1. 2封推荐信（可以来自于Professors、Supervisors or Managers、Professional Mentors）
2. 个人陈述，不超过750字
3. 个人简历
4. GRE不是必须项
英语要求：托福102 雅思7
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李希贤
