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　　一、塔夫茨大學數(shù)據(jù)科學碩士錄取要求有哪些？

　　1、先決條件：

　　包括科學、技術、工程或數(shù)學 (STEM) 領域的理學學士學位。

　　建議擁有非STEM領域學士學位的申請人可以從數(shù)據(jù)科學證書開始學習，該證書在附加期限內為申請人提供了該計劃的樣本。

　　2、需要GRE成績：

　　雖然官方?jīng)]有給出最低GRE分數(shù)，但是一般定量和語言都建議不低于155分，有錄取數(shù)據(jù)，可查看平均錄取水平，以便及時調整。

　　3、學術能力：

　　塔夫茨大學數(shù)據(jù)科學碩士接受具備一定學術實力的申請者，一般建議不低于3.0，但是因為競爭力很大，所以往往錄取的平均分要高出這個分數(shù)。

　　4、語言水平：

　　這里要求碩士托福IBT不低于90分，雅思總分滿足最低6.5分，但是對于該項目而言，可能托福IBT錄取超出這個分數(shù)，可能達到100+

　　5、實習經(jīng)驗：

　　沒有做強制要求，一般錄取也會參考的這方面比較少，但是為了提升競爭力，一段好的數(shù)據(jù)科學類項目實習經(jīng)驗，更可加分。

　　二、塔夫茨大學數(shù)據(jù)科學碩士是一門什么樣的學科?

　　項目簡介：

　　數(shù)據(jù)科學碩士屬于理學碩士學位，也就是Master of Science in Data Science (M.S.D.S.)，該碩士項目由計算機科學與電氣與計算機工程系聯(lián)合管理，這里提供為期一年的課程，一般在讀生所用時間在9或12個月。

　　收獲兩項技能：將展示各種數(shù)據(jù)分析技術的能力，包括機器學習、優(yōu)化、統(tǒng)計決策、信息論和數(shù)據(jù)可視化;將有資格參與具有數(shù)據(jù)分析組件的跨學科項目，包括與工程師、科學家和計算專業(yè)人士交流的設施。

　　未來研究涉及領域：

　　數(shù)據(jù)基礎設施和系統(tǒng)：與數(shù)據(jù)交互的核心系統(tǒng)和策略，包括計算機網(wǎng)絡、計算機安全、互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模系統(tǒng)、云計算等。

　　數(shù)據(jù)分析和接口：計算的那些組件集中在人與計算機的有效交互上，包括人機交互、圖形、可視化等。

　　數(shù)據(jù)科學的計算和理論方面：數(shù)學基礎，包括信息論、信號和圖像處理以及數(shù)值分析。

　　數(shù)據(jù)科學實踐：在實踐中有效使用數(shù)據(jù)科學的示例，包括案例研究和數(shù)據(jù)科學原理在現(xiàn)實問題中的應用。

　　課程安排：

　　Requirements for the degree include a minimum of 30 semester hour units of study, and must include Electrical Engineering 104 or Mathematics 165, Mathematics 166, and Computer Science 119 and 135. Three electives must include: (A) one course in data infrastructure (including Computer Science 112, 115, 116, 117, 118, 120, and 151); (B) one course in data analysis and/or interfaces (including Computer Science 136, 137, 138, 141, 142, 152, 167, 171, 175, 177, 178, 236, 272, 275, and 277; Mechanical Engineering 150; and Civil and Environmental Engineering 187); and (C) one course in computational and theoretical aspects of data analysis (including Computer Science 131 and 160; Data Science 153 (or Computer Science 153); Mathematics 123, 125, 126, 133, 153, 155, 156, 165, and 166; and Electrical Engineering 109, 127, 130, 133, and 140). A practice requirement may be fulfilled by (D) a course in the practice of Data Science (Data Science 143 or 154) or a master’s project in Data Science (Data Science 293). One more elective from categories (A)-(D) is chosen in consultation with the student’s advisor. Courses in the above categories may not be double-counted in more than one category.

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