南加州大学应用数据科学专业简介

　　所属院系：USC Viterbi工程学院

　　专业名称：应用数据科学专业（MS in Applied Data Science），属于OPT STEM范畴。

　　适应人群：未来想要成为为计算机科学或其他工程科学专业的学生成为出色的数据科学家。

　　学制时长：2年

　　学分数量：32个学分，需要均分达到3.0

　　支付学费：每个学分2,092美元

　　项目特点：

　　沉浸式体验，具体体现为将知识和技能应用于实践经验，通过广泛的选修课程和独特的专业实习，为学生进入现实世界的职业领域打下坚实的专业基础。

　　课程列表：

　　Core Courses核心课程

　　DSCI 551 Foundations of Data Management Units: 4

　　DSCI 552 Machine Learning for Data Science Units: 4

　　DSCI 553 Foundations and Applications of Data Mining Units: 4

　　Electives*选修课程

　　Take five courses.从以下课程中选择五门

　　CSCI 544 Applied Natural Language Processing Units: 4应用自然语言处理

　　CSCI 550 Advanced Data Stores Units: 4高阶数据存储

　　Selected topics on highly available, elastic data stores. Topics include non-relational data models, simple interfaces and query languages, weak consistency and benchmarking techniques.

　　CSCI 570 Analysis of Algorithms Units: 4算法分析

　　Explores fundamental techniques such as recursion, Fourier transform ordering, dynamic programming for efficient algorithm construction. Examples include arithmetic, algebraic, graph, pattern matching, sorting, searching algorithms.

　　CSCI 572 Information Retrieval and Web Search Engines Units: 4信息检索和网络搜索引擎

　　Examines key aspects of information retrieval as they apply to search engines; web crawling, indexing, querying and quality of results are studied.

　　Recommended Preparation: Familiarity in programming in multiple languages, C, C++, and/or Java and experience with a database

　　CSCI 587 Geospatial Information Management Units: 4

　　DSCI 510 Principles of Programming for Data Science Units: 4

　　DSCI 529 Security and Privacy Units: 4安全和隐私

　　Covers societal implications of information privacy and how to design systems to best preserve privacy. Recommended Preparation: general familiarity with the use of common Internet and mobile applications.

　　DSCI 549 Introduction to Computational Thinking and Data Science Units: 4

　　DSCI 550 Data Science at Scale Units: 4

　　DSCI 554 Data Visualization Units: 4

　　DSCI 555 Interaction Design and Usability Testing Units: 4

　　DSCI 556 User Experience Design and Strategy Units: 4

　　DSCI 558 Building Knowledge Graphs Units: 4构建知识图谱

　　DSCI 560 Data Science Professional Practicum Units: 4数据科学专业实习

　　DSCI 564 Probability and Statistics for Data Science Units: 4

　　DSCI 599 Special Topics Units: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8

　　入学要求：

　　申请者需要有良好的数学和科学背景

　　2023年不要求GRE考试成绩

　　互联网的托福(iBT)成绩90分，每部分不低于20分，或雅思成绩6.5分，每部分不低于6分

　　2封来自学术或者雇主的强烈推荐信

　　个人陈述应该简明扼要地描述你申请维特比工程学院计划的原因，你对这一研究领域的准备，学习兴趣，未来的职业规划，以及你的背景和兴趣的其他方面，这可能有助于招生委员会评估你的能力和研究生学习的动机。

　　如果CS学的比较少，则需要先学习一些基本的数据科学课程，例如数据数据格式、工具和技巧，同时需要学习在Python中进行数据处理、学习如何通过实操作业和项目来使用最新的分析工具。

　　如果学生有较强的CS背景，则可以跳过这个部分，直接学习高阶数据科学课程，包括数据管理、机器学习、数据挖掘和数据科学中的统计学。完成入门和核心课程后，学生可以继续在自己感兴趣的领域内选课。

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