宾夕法尼亚大学数据科学硕士专业介绍

Master of Science in Engineering (MSE) in Data Science

在当今世界，新兴的数据科学学科已成为做出决策，理解观察和解决问题的关键。无论我们是想将人工智能技术应用于解决问题，建立现实世界现象的计算模型，统计测试假设，还是分析结构化，文本或图像数据，数据科学和数据分析技术正在成为每个科学家，研究人员，工程师和政策制定者工具箱的重要组成部分。

宾夕法尼亚大学的数据科学工程学硕士（MSE）得学生可以从事任何以数据为中心的职业，比如技术和工程，咨询，科学，政策制定，还是理解文学，艺术或传媒等领域。数据科学专业通常可以在一年半到两年内完成。它融合了机器学习，大数据分析，统计学等核心主题的前沿课程，以及各种选修课，并有机会将这些技术应用于所选的专业领域，例如网络科学，数字人文，生物医学和公共政策。对于有兴趣将数据分析和建模应用于工程和物理科学其他领域的学生，宾夕法尼亚大学在科学计算方面提供了专业和协同课程。

课程设置

该项目要求学生完成10门课，并将课程分为3大类：
第一类基础课程 2门

l Programming Languages & Techniques (PL): Programming Languages & Techniques (CIT 590) or Introuction to  Software Development (CIT 591)

l Linear Algebra (CIS 515) OR Computational Linear Algebra (Math 513)

第二类核心课程3门

l Statistics for Data Science (ESE 542)

l Big Data Analytics: Big Data Analytics (CIS 545)

l Mining an Learning: Intro to Machine Learning (CIS 519) or Machine Learning (CIS 520) or Moern Data Mining (STAT 571) or yes';font-family:Calibri;mso-fareast-font-family:宋体; mso-bii-font-family:'Times New Roman';font-size:10.5000pt;mso-font-kerning:1.0000pt;" >

第三类技术与深度领域选修课 需要选择5门

学校提供了8大类选修课，学生至少要其中3大类里面选择课程。

A. TitleThesis/Practicum (two course units)

B. Biomeicine

C. Social/Network Science

D.yes';font-family:Calibri;mso-fareast-font-family:宋体; mso-bii-font-family:'Times New Roman';font-size:10.5000pt;mso-font-kerning:1.0000pt;" >

E. Surveys an Statistical Methos

F . Data Analysis, Artificial Intelligence

G. Simulation Methos for Natural Science/Engineering

H. Mathematical an Algorithmic Founations

申请要求

近4年录取数据

l 2021 - Applie (1984) Amitte (195) - Rate- 9.8% (matriculate- 74)

l 2020 - Applie (1525) Amitte (190) - Rate- 12.5% (matriculate - 47)

l 2019 - Applie (1102) Amitte (102) - Rate- 9.3% (matriculate - 25)

l 2018 - Applie (745) Amitte (65)- Rate-8.72% (matriculate - 25)

背景要求

要求申请者有较强的数学和统计能力以及编程经验。来自计算或者统计背景，或者应用领域但有很强技术或者数据背景的申请者优先考虑。

申请截止日期

R1: 11月1日

R2: 2月1日

l 申请费 90美元

l 托福建议100以上，雅思建议7.5以上

l GRE：Optional，但是建议提交，录取学生的平均成绩如下：

l Verbal Reasoning: 158

l Quantitative Reasoning: 167

l Analytical Writing: 4

l 推荐信：要求2封，最多3封

另外，该项目也接受转专业申请，工程学院硕士在读学生，可以第一学期结束之后申请，要求包括：

1. 概率，成绩A-以上。

2. 编程，成绩A-上。

2. 完成大数据分析或机器学习，成绩至少为 A。