南加州大学数据信息学理学硕士项目旨在教授学生丰富的专业知识与技能,以能够理解并应对大数据环境中的重大科技挑战,包括架构、安全、完整、管理、可扩展性、人工智能专题与分配等。此外,南加州大学数据信息学理学硕士项目的学生还将了解信息学原理与应用,以及企业智能的发展目标,并结合科技工程技术与信息学技能,为业务伙伴提供以企业为中心的解决方案。
南加州大学数据信息学理学硕士项目致力于为学生创建浸入式的数据分析学习氛围,学生可以充分理解数据分析员或科学家的角色,并将信息技能运用于解决关键的组织任务。南加州大学数据信息学理学硕士项目的学生还将了解数据管理、数据可视化、数据挖掘与人工智能技术(尤其是机器学习)对分析过程的重要性,以及这些技术是如何应用于现实挑战之中。
南加州大学数据信息学理学硕士项目旨在营造一个远离程序却“生活在数据之中”的学习环境,强调知识的应用与实际的动手经验技能是其教学特色。南加州大学数据信息学理学硕士项目广泛的选修课与独具特色的专业实践将有助于学生确定专业方向,帮助学生做好更充分的准备从而进入想要从事的分析学领域,并能够重点关注外部客户所带来的现实挑战。
9月开学,雅思6.5(听力6、阅读6、写作6、口语6),托福90(听力20、阅读20、写作20、口语20)
课程名 | 英文名 | |
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1 | 数据管理基础 | Foundations of Data Management |
2 | 数据信息学中的机器学习 | Machine Learning for Data Informatics |
3 | 数据挖掘基础与应用 | Foundations and Applications of Data Mining |
4 | 信息可视化 | Information Visualization |
5 | 用户界面设计、运行与测试 | User Interface Design, Implementation, and Testing |
6 | 用户体验设计与策略 | User Experience Design and Strategy |
7 | 知识图构建 | Building Knowledge Graphs |
8 | 数据信息学专业实习 | Data Informatics Professional Practicum |
9 | 安全系统 | Security Systems |
10 | 应用自然语言处理 | Applied Natural Language Processing |
11 | 网络信息集成 | Information Integration on the Web |
12 | 高级数据存储 | Advanced Data Stores |
13 | 人工智能基础 | Foundations of Artificial Intelligence |
14 | 算法分析学 | Analysis of Algorithms |
15 | 信息检索与网页搜索引擎 | Information Retrieval and Web Search Engines |
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