美研跨专业申请成功案例——管理学转数据科学-新东方前途出国
林瑞
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美研跨专业申请成功案例——管理学转数据科学
- 美国研究生
- 跨专业
- 计算机
- 录取院校：George Washington University
- 录取专业：M.S. in Data Science
- 奖学金：$13,000
- 语言成绩85
- GPA3.43/4.0
- 毕业院校东京大学
密集项目：人工智能与数据科学专题：机器学习与深度学习模型、生成式对抗网络理论与实践
适合人群
适合年级 (Grade): 大学生及以上
适合专业 (Major): 对计算机科学、计算机工程、数据科学、数据处理、机器学习、深度学习等专业和课题感兴趣，相关专业或希望在相关领域深入学习的学生；
学生需要具备线性代数及概率论与数理统计基础，至少会使用一门编程语言并修读过算法与数据结构，有机器学习项目开发经验的申请者优先
导师介绍：
Mark导师现任麻省理工学院（MIT）终身教授，曾获素有“诺贝尔风向标”美誉的美国斯隆研究奖、国际声望的博士后奖励Hubble Fellow，并在多个年份获得Web of Science高被引学者称号。
Mark导师的研究兴趣聚焦机器学习、数据科学、人工智能、宇宙物理等，善于利用高性能超级计算机强大的数据处理能力进行数值模拟，训练机器学习和深度学习模型，借助机器学习与数据科学技术分析模拟数据。
大数据的本质是海量的、多维度、多形式的数据。所以，在大数据面前，以往的数据处理方式无法快速、高效的达成既定目标，而人工智能技术借助机器学习与深度学习算法，更加灵活，并且可以根据不同的训练数据拥有自优化能力，从而使运算量显著增加。
“人工智能”与“大数据”的完美结合将改变我们的日常生活，也即将成为各领域研究发展方向的变革工具。
项目将在来自计算机专业排名前列的麻省理工学院的终身教授的指导下进行，旨在介绍常用机器学习和数据科学理论，以及当下受欢迎的Python编程语言，引导学生探讨不同的机器学习理论和实际应用，为高阶学习打下坚实基础。
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