首先第一个专业, 也是我们比较常申请的专业,MISM项目的全名是Master of Information Systems Management,分属于CMU Heinz College。当你刚听到这个项目的时候,你可能会感觉这是个仅针对理工科背景同学的项目,其实并不是。虽然很多录取的同学的确是理工科班出身,每一年也会有一些有量化或者计算背景的学生, 会申请这个项目。
这个项目一共有 4个track,分别是:
1、Track 1:12 month学制
这个方向的要求是三年或以上的相关经验,通过要求的极限项目和其他以项目为基础的选修课,增加了与行业客户合作解决实际问题的机会,从而增加了课堂学习。有学生已经了相应的工作经验,这个track是不需要实习的。主要开设于匹兹堡的主校区。
2、 Track 2:16 month学制
这个项目学制为16个月,一共有3个quarter主要在技术设计和实施、商业战略、专业沟通和管理等方面为学生提供全面的课程挑战。 这个track强制性要求实习,如果没有参加实习,不予毕业。这个项目应该是四个项目中,应届申请得最多的一个,对于申请者的本科背景没有太多的限制也是比较友好的转专业选择。核心课程主要有:Distributed Systems for ISM,Database Management,Managing Disruptive Technologies,Object-Oriented Programming in Java等。 16个月的学制下设四个track,包括Managing AI & Robotics Digital Marketing & Commerce,Business Intelligence,IT Strategy & Management
3、MISM:Global
项目未学制为21个月2年完成,第一年是在澳洲的阿德莱德,第二年在匹兹堡校区。 同样有四个细分方向,也是MISM里面最容易录取的一个方向。
4、Business Intelligence & Data Analytics(BIDA)
这个项目的目的是为了培养Data Scientist,数据科学家,项目为期16个月,有三个quarter和暑期实习,从八月开始到次年的12月结束。核心课程主要有,Machine Learning for Problem Solving, Advanced Business Analytics,Applied Econometrics Data Analytics Capstone Project等。虽然对学生的背景限制不高,但是还是会要求学生有学过数据库、统计以及Jave编程等相关课程。 申请截止日期是1月10日。 如果你有三年以上的相关行业经验, BIDA 的项目也可以在12个月内完成。
从学校的就业统计来看, 这个项目毕业的同学大部分从事的数学科学家, 数据分析师, 软件工程师,项目管理和咨询师等等工作岗位,受雇于Apple Amazon 德勤 IBM PayPal等重点知名企业。
第二个专业是,MCDS 全称是Master of Computational Data Science是计算机学院School of Computer Science下Language Technology Institute 的偏就业的项目。
一共有四门核心课程Cloud Computing(云计算)Machine Learning(机器学习 ) Interactive Data Science(交互式数据科学)Data Science Seminar 一共有三个细分方向,分别是Analytics Concentration ,Systems Concentration 和Human-Centered Data Science Concentration。 三个细分方向对应了不同的选课每个方向的同学可再选三门各个Track的必修课程,和两门任意课程。所有同学都要完成一个Capstone Project,内容一般与自己的Track相关。同时,所有同学也要完成一段行业实习。
从这个项目毕业的同学,一般都会有非常扎实的计算机背景知识,选课的自由度也比较大。申请截止日期通常在12月12日,一般建议学生是本科是统计学或者计算机背景。
第三个专业是MSML,全称Master of Machine Learning,开设于计算机学院机器学习系。主要有四门必修核心课程机器学习导论、高级机器学习:理论和方法、数据分析、概率与数理统计或中间统计以及三门选修核心课程,两门选修课程共计36学分。这是一个比较偏理论的项目,有research的部分和PHD 学生一起上课的部分。
这个项目主要偏向于学习机器学习理论,有较多学分的数学或统计课程。虽然这个项目有扩招的趋势, 但是每年的录取学生人数也是也在30人左右,录取难度比较高。
针对想要申请数据科学专业的同学们, 建议大家可以先检查一下的先修课程是否满足学校的基础要求,例如
1、修过计算机基础
2、数学基础(比如微积分、线性代数)
3、熟悉概率论、或者统计。
如果有转专业的同学可以尽可能的修习以上课程,提升自己的竞争力,通过二学位、辅修学位、暑期课程、网课等方式多修课程。或者多参与实践实习科研也对申请数据科学有很大帮助.
其次是一定要有丰富的科研背景才会具有更强的竞争力,建议的科研实习有计算机数据挖掘、深度学习、人工智能机器学习、数据分析等专业方向为主。
另外就是托福和GRE 的成绩, 想要搭上CMU 的橄榄枝, 建议大家能够105分左右的托福, 325分左右的GRE成绩会比较有竞争力。
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