密歇根大学安娜堡分校数据科学专业

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Data science学位课程由计算机科学与工程，统计系，信息学院和生物统计学系共同组织。数据科学硕士课程的目的是要求每个学生都结合四个部门的课程实力，接受统计技能和计算技能的均衡培训。希望该课程的毕业生能够更深入地了解数据表示和分析。拥有数据科学硕士学位，所有学生将能够：识别相关数据集，将适当的统计和计算工具应用于数据集，用来解决个人，组织或政府机构产生的问题，设计和评估适合数据的分析程序，以及在多计算机环境中通过大型异构数据集有效地实现这些功能。

课程设置：

必修课程：

离散数学

数据编程

概率与分布

生物统计

统计理论等

数据管理和数据处理的课程：数据库管理系统

高级数据库系统

信息检索

数据处理分析

利用Python进行数据科学分析等

选修课：

数据科学原理课程：BIOSTAT 601（概率和分布理论）| BIOSTAT 602（生物统计推断）| BIOSTAT 617（示例设计）| BIOSTAT 626（面向健康科学的机器学习）| BIOSTAT 680（随机过程）| BIOSTAT 682（贝叶斯分析）| EECS 501（概率和随机过程）| EECS 502（随机过程）EECS 505（计算数据科学和机器学习）| EECS 551（用于信号处理，数据分析和机器学习的矩阵方法）| EECS 553（数据压缩理论与实践）| EECS 564（评估，过滤和检测）| SI 670（应用机器学习）| STATS 451（贝叶斯数据分析简介）| STATS 470（实验设计简介）| STATS 510（概率和分布理论）| STATS 511（统计推断）| STATS 551（贝叶斯建模和计算）

数据分析课程：BIOSTAT 645（时间序列）| BIOSTAT 651（广义线性模型）| BIOSTAT 653（纵向分析）| BIOSTAT 665（种群遗传学）| BIOSTAT 666（人类遗传学中的统计模型和数值方法）| BIOSTAT 675（生存分析）| BIOSTAT 685（非参数统计）| BIOSTAT 695（分类数据）| BIOSTAT 696（空间统计）| EECS 556（图像处理）| EECS 559（高级信号处理）| EECS 659（自适应信号处理）| STATS 414（应用数据分析的主题| STATS 501（相关数据的统计分析）| STATS 503（统计学习II：多变量分析）| STATS 509（财务数据统计）| STATS 531（时间序列分析）| STATS 600（线性型号）| STATS 601（多元和分类数据分析）| STATS 605（建模和数据分析的高级主题）| STATS 700（应用统计主题） 

申请要求：

先修课要求：

两个学期的大学微积分

一学期的线性代数或矩阵代数

一学期的计算机课程

截止日期：2月1日

语言成绩：托福最低接受分数84

不需要GRE成绩

推荐信需要2-3封推荐信

需要个人陈述

需要简历

需要90美金的申请费用

需要成绩单

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