错过了南加大 “CS37” 项目,还有哪些专业可以选择?-新东方前途出国

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      错过了南加大 “CS37” 项目,还有哪些专业可以选择?

      • 研究生
      • 院校介绍
      2022-03-31

      有同学问CS37项目是什么?


      项目的全称为计算机科学-科学家与工程师理学硕士Computer Science -Scientists and Engineers, M.S.,因为需要修满37个学分毕业,因此在学生中得名“CS37”。这个专业属于CS系,专为拥有工程或科学学士学位但计算机科学背景有限的学生设计,真是多年盛宠不衰!

       

      一年一度申请季,望眼欲穿等offerCS的激烈竞争下,除了CSCS37项目,还有哪些专业可以继续学习编程和data,毕业后从事计算机的相关工作呢?来为你来介绍:



      计算机工程 (理学硕士)

      Computer Engineering (M.S.)

      课程内容包括:网络处理器设计和编程、互联网和云计算、计算机系统架构、数字系统设计、数据网络(设计和分析)等。

       

      电气与计算机工程-机器学习与数据科学 (理学硕士)

      ECE-Machine Learning and Data Science (M.S.)

      课程内容包括:电气和计算机工程师概率论、编程系统设计导论、软件设计与优化、信息和数据科学的优化、神经学习和计算智能等。



      电气与计算机工程-量子信息科学 (理学硕士)

      ECE-Quantum Information Science (M.S.)

       

      课程内容包括:量子计算的应用、量子信息科学和多体物理、电气和计算机工程师的概率、科学计算与可视化、数据科学单元编程原理等。



      电气工程-计算机结构 (理学硕士)

      EE-Computer Architecture (M.S.)

       

      课程内容包括:计算机系统组成结构、无线网络与普及计算、网络处理器设计与编程、计算机体系机构、计算机时实控制系统、网络处理器设计与编程、数字系统设计等。



      电气工程-计算机网络 (理学硕士)

      EE-Computer Networks (M.S.)

       

      课程内容包括:操作系统、计算机网络简介、计算机系统组织、计算机网络、数据网络:设计和分析、高级操作系统、无线互联网和普适计算、计算机系统架构、算法分析等。



      电气工程-无线网络 (理学硕士)

      EE-Wireless Networks (M.S.)

       

      课程内容包括:操作系统、计算机网络简介、计算机系统组织、计算机网络、数据网络:设计和分析、高级操作系统、无线互联网和普适计算、计算机系统架构、算法分析等。

      网络安全工程 (理学硕士)

      Cyber Security Engineering (M.S.)

       

      课程内容包括:安全系统、信息安全基础和政策、计算机系统保证、可信系统设计&分析&开发、安全系统管理、安全和隐私等。



      交通系统管理 (理学硕士)

      Transportation Systems Management (M.S.)

       

      课程内容包括:系统架构、信息学编程原理、计算思维与数据科学导论、大数据环境中的数据信息学概述、空间分析、空间建模或地理空间数据集成等。



      应用数据科学 (理学硕士)

      Applied Data Science (M.S.)

       

      课程内容包括: 面向数据科学的机器学习、应用自然语言处理、高级数据存储 、算法分析、信息检索和网络搜索引擎、数据科学编程原理、信息学程序设计原理等。



      空间数据科学 (理学硕士)

      Spatial Data Science (M.S.)

      课程内容包括: 地理空间信息管理、空间分析、数据科学编程原理、人工智能、机器学习、数据挖掘等。

      公共卫生数据科学 (理学硕士)

      Public Health Data Science (M.S.)

      课程内容包括: 人工智能基础、数据科学编程原理、 算法分析、数据挖掘基础和应用、社交网络分析、高维数据统计分析等。



      商业分析 (理学硕士)

      Business Analytics (M.S.)

      课程内容包括: 应用现代统计学习方法、统计计算和数据可视化、面向业务分析师的SQL数据库、大数据中的NoSQL数据库、数据仓库&商业智能和数据挖掘、高级回归分析等。

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