宾夕法尼亚大学数据科学与人工智能硕士（MSE‑DATS&AI）新项目介绍

学科基础扎实

项目搭建在统计学、优化理论、机器学习、算法的共同知识底座之上，数理与计算机基础要求高。
两大细分培养方向

学生二选一进行深造：Data Science（数据科学方向）、Artificial Intelligence（人工智能方向）。
就业场景广泛

毕业生可面向科技、工程、咨询、医疗、科研、政策制定、文学艺术传播等行业，开展模式分析类工作。
实践导向培养

支持通过thesis（论文）或者practicum（实践项目），把课堂知识落地到真实应用场景。
AI 方向课程特色

AI 方向侧重构建可执行人类智能任务的系统；数据科学方向侧重数据管理与决策相关课程。

三、课程结构（合计 10 CU 学分）

A. 核心必修课（4 CU）

线性代数或凸优化 Linear Algebra or Convex Optimization
统计学 Statistics
机器学习 Machine Learning
算法 Algorithms

B. 方向选修（选择其中一个方向，6 CU）

方向 1：Data Science 数据科学方向

核心课：
- CIS 5450 大数据分析
- CIS 5500 数据库与信息系统
- STAT 5710 现代数据挖掘
额外 4 CU 自由选修课

方向 2：AI 人工智能方向

核心必修课：CIS 5210 人工智能
从以下课程选 1 门：
- CIS 5810 计算机视觉与计算摄影
- CIS 5300 自然语言处理
- CIS 6800 感知方向高级专题
- CIS 6300 机器学习高级专题
额外 4 CU 选修课（其中 2 CU 必须选自机器学习 / 多模态 AI 课程池）

C. 可选代表性选修课

CIS 5220 数据科学深度学习、CIS 5270 可信机器学习、CIS 6250 机器学习理论、

ESE 5140 图神经网络、ESE 6450 深度生成模型、ESE 6500 机器人学习、

ESE 5410 数据科学机器学习、STAT 5710 现代数据挖掘

四、申请要求（宾大工程学院硕士通用标准）

申请材料

网申 Online application
个人简历 Professional resume
个人陈述 Personal statement（2 页以内）
2 封推荐信（建议至少 1 封来自熟悉申请者学术能力的教授）
非官方成绩单（需英文，附带分数说明；录取后提交官方成绩单）

考试要求

GRE：可选提交（Optional），非强制
申请费：95 美元

语言考试（国际生）

接受 TOEFL iBT / IELTS / Duolingo

建议分数：TOEFL≥100；IELTS≥7.5；DET≥135

五、申请时间线

网申开放：9 月 15 日
常规轮截止：次年 2 月 1 日
出结果：4 月 1 日前发放录取决定

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宾夕法尼亚大学数据科学与人工智能硕士（MSE‑DATS&AI）新项目介绍

研究生
院校介绍

2026-08-20

宋姗姗美国,加拿大研究生南京

从业年限: 7-10年

帮助人数: 50人

平均响应: 15分钟内

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一、项目基础信息

院校：宾夕法尼亚大学 University of Pennsylvania（UPenn），工程与应用科学学院 SEAS
项目名称：Data Science & Artificial Intelligence, MSE
学位：Master of Science in Engineering（MSE，工程理学硕士）
学制：通常 1.5‑2 年
总学分：10 course units（10 门课程）
参考依据：Penn 2026‑27 Catalog

二、项目核心特点

学科基础扎实

项目搭建在统计学、优化理论、机器学习、算法的共同知识底座之上，数理与计算机基础要求高。
两大细分培养方向

学生二选一进行深造：Data Science（数据科学方向）、Artificial Intelligence（人工智能方向）。
就业场景广泛

毕业生可面向科技、工程、咨询、医疗、科研、政策制定、文学艺术传播等行业，开展模式分析类工作。
实践导向培养

支持通过thesis（论文）或者practicum（实践项目），把课堂知识落地到真实应用场景。
AI 方向课程特色

AI 方向侧重构建可执行人类智能任务的系统；数据科学方向侧重数据管理与决策相关课程。