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宾夕法尼亚大学的数据科学工程硕士（mse）为学生准备了广泛的以数据为中心的职业生涯，无论是在技术和工程、咨询、科学、决策，还是在文学、艺术或通信领域的理解模式。
数据科学项目通常可以在一年半到两年内完成。它将机器学习、大数据分析和统计等核心主题的前沿课程与各种选修课程以及将这些技术应用于某个领域专业领域（深度领域）的机会结合在一起。
深度课程既提供预备课程，也提供数据科学应用领域的论文或实习课程。潜在的专业领域包括网络科学（沃伦网络和数据科学中心）、数字人文科学（数字人文学科价格实验室）、生物医学（生物医学信息学研究所），以及公共政策（宾州沃顿大学预算模型和安纳伯格公共政策中心），以及计算机和信息科学、电气和系统工程方面更传统的机会。对于有兴趣将数据分析和建模应用到工程和物理科学的其他领域的学生，宾夕法尼亚大学提供了一个科学计算方面的专业和协同计划。
宾夕法尼亚大学的数据科学
宾夕法尼亚大学以其强大的跨学科传统为数据科学爱好者提供了完美的环境。生物医学信息学、通信和公共政策、机器人技术、机器学习和人工智能以及数据隐私等都是校园内广泛关注的问题。还有几个课外学生团体，包括宾州大学数据科学小组（penn ata science group），负责演讲小组、公司活动、数据项目和kaggle团队。费城地区拥有多家生物医学数据和云计算初创企业。
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李希贤
