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  • 數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士
    Master of Science in Data Science
    所屬學(xué)院:計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院
    申請(qǐng)難度:高 就業(yè)前景:優(yōu) 消費(fèi)水平:中
    12 QS 2023

    項(xiàng)目簡(jiǎn)介

    入學(xué)時(shí)間 項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng) 項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
    8月 1年 59187 SGD/年

    申請(qǐng)時(shí)間

    2024Fall
  • 2023-11-01 開(kāi)放時(shí)間
  • 2024-02-29 Round1
    2024Fall Round1 開(kāi)始時(shí)間:2023-11-01 結(jié)束時(shí)間:2024-02-29 申請(qǐng)已結(jié)束
  • 項(xiàng)目官網(wǎng)

    語(yǔ)言要求

    類(lèi)型 總分要求 小分要求
    雅思 6.5 /
    托福 100 /

    其它要求

    最好有相關(guān)的工作經(jīng)驗(yàn)

    培養(yǎng)目標(biāo)

    數(shù)據(jù)科學(xué)是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的解決問(wèn)題和科學(xué)探索方法,包括收集、管理、分析、解釋和可視化數(shù)據(jù)和分析結(jié)果的過(guò)程。它本質(zhì)上是跨學(xué)科的。數(shù)據(jù)科學(xué)碩士課程的目的是為研究生提供數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的有力培訓(xùn)。該項(xiàng)目主要由計(jì)算與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院(CCDS)領(lǐng)導(dǎo)和運(yùn)營(yíng)。其他幾所學(xué)校的教員也積極參與該項(xiàng)目,以支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)的跨學(xué)科風(fēng)格。

    主要課程

    序號(hào) 課程介紹 Curriculum
    1 數(shù)據(jù)科學(xué)思維 Data Science Thinking
    2 數(shù)據(jù)科學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí) Machine Learning for Data Science
    3 數(shù)據(jù)系統(tǒng) Data Systems
    4 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 Data Preparation
    5 數(shù)據(jù)可視化 Data Visualisation
    6 Python編程 Python Programming
    7 數(shù)據(jù)科學(xué)的數(shù)學(xué) Mathematics for Data Science
    8 數(shù)據(jù)科學(xué)的概率和統(tǒng)計(jì)學(xué) Probability and Statistics for Data Science
    9 經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論 Introduction to Economics
    10 心理學(xué)導(dǎo)論 Introduction to Psychology
    11 文本數(shù)據(jù)管理 Text Data Management
    12 數(shù)據(jù)科學(xué)中的數(shù)據(jù)隱私 Data Privacy in Data Science
    13 時(shí)間序列與預(yù)測(cè) Time Series And Prediction
    14 深度學(xué)習(xí)與應(yīng)用 Deep Learning and Applications
    15 數(shù)據(jù)挖掘 Data Mining
    16 可擴(kuò)展數(shù)據(jù)系統(tǒng) Scalable Data Systems
    17 網(wǎng)絡(luò)科學(xué) Network Science

    成功案例

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