纽约大学阿布扎比分校跨学科数据科学与人工智能理学硕士 MSc in Interdisciplinary Data Science and Artificial Intelligence-新东方前途出国

留学顾问卜凡

卜凡

美国硕博咨询组长

成都
  • 擅长方案:考研留学双保险,高端申请,职业规划
  • 擅长专业:计算机,商科,工科
  • 录取成果:哥伦比亚大学,西北大学,南加州大学,CMU
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      纽约大学阿布扎比分校跨学科数据科学与人工智能理学硕士 MSc in Interdisciplinary Data Science and Artificial Intelligence

      • 研究生
      • 院校介绍
      2026-01-31

      卜凡美国研究生成都

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      一、项目概览

      本项目为两年制全日制硕士项目,学生需完成 36 个学分。项目强调数据科学与人工智能的跨学科融合,结合系统课程训练与研究型硕士论文,帮助学生在学术研究或行业应用方向建立扎实基础。


      二、学分与课程结构

      学分构成(共 36 学分)

      • 数据科学入门训练营(Bootcamp)

        • 1 门必修课|0 学分

      • 核心必修课程

        • 5 门|共 15 学分

      • 选修课程(高级选修)

        • 5 门|共 15 学分

      • 硕士论文(Master’s Thesis)

        • 2 门|共 6 学分

      • 冬季学校课程(Winter School)

        • 2 门|0 学分

      • 数据科学与人工智能研讨课(Seminar)

        • 多学期要求|0 学分


      三、核心必修课程(示例)

      • 数据科学导论(Introduction to Data Science)

      • 概率与统计(Probability and Statistics)

      • 机器学习(Machine Learning)

      • 人工智能导论(Introduction to Artificial Intelligence)

      • 数据科学中的伦理与法律问题
        (Ethics and Legal Considerations for Data Science)


      四、研究与论文要求

      • 学生需完成 两阶段硕士论文(Master’s Thesis 1 & 2)

      • 研究可在校内完成,也可与行业合作伙伴联合开展

      • 项目鼓励将课程学习与实际研究问题相结合


      五、方向选择(非正式研究侧重)

      由于数据科学与人工智能领域覆盖面较广,学生可在导师与项目负责人指导下,制定个性化选课方案,形成特定研究或应用侧重方向,例如:

      • 健康信息学
        数据科学与机器学习在医疗与生物医学研究中的应用

      • 城市交通与物流
        面向城市出行、供应链与交通系统的数据驱动分析(含阿拉伯语语境)

      • 自然语言处理
        重点关注阿拉伯语及多语言环境下的 AI 语言模型

      • 人机交互
        以用户体验为导向的 AI 系统设计

      • 计算社会科学
        运用 AI 分析社会行为、公共政策与社会结构

      • AI 数学基础与理论
        算法、优化方法与人工智能理论研究

      • 数据科学与经济学
        金融建模、经济决策与定量分析中的 AI 应用

      所有方向最终均以研究型硕士论文作为学习成果的集中体现。


      六、示例课程进度安排

      一学年

      • 秋季:

        • 数据科学导论

        • 概率与统计

        • 数据科学伦理与法律

        • 数据科学研讨课

      • 春季:

        • 机器学习

        • 人工智能导论

        • 选修课

      • 冬季学期(J-Term):

        • 数据科学冬季学校课程

      二学年

      • 秋季 + 春季:

        • 高级选修课程

        • 硕士论文 1 & 2

        • 数据科学研讨课

      • 夏季:

        • 硕士论文研究 / 实习(如适用)

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