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　　一、賓夕法尼亞大學(xué)DS專業(yè)實(shí)力

　　就業(yè)情況：因?yàn)槠湔w學(xué)生質(zhì)量較高，大部分同學(xué)都能夠順利找到實(shí)習(xí)和全職工作，出路也以SDE和DS為主，足跡遍布各類金融和科技公司，尤其是Fintech類企業(yè)也會(huì)偏愛賓大學(xué)子。

　　地理位置：費(fèi)城本身就業(yè)機(jī)會(huì)有限，大部分同學(xué)都需要去主動(dòng)尋找紐約、灣區(qū)等地域的工作機(jī)會(huì)，據(jù)說career fair參加的公司數(shù)量也比較有限，屬于需要自力更生的類型。

　　課程設(shè)置及class size：小班授課的方式加上賓大工程學(xué)院自由選課的權(quán)利，使得整個(gè)項(xiàng)目的同學(xué)關(guān)系也會(huì)比較親密，整個(gè)項(xiàng)目選課非常自由，除了DS相關(guān)的課程也可以通過多選CS課的方式提升自己的能力，有轉(zhuǎn)碼的可能性，課程之外也有很多DS相關(guān)的實(shí)踐訓(xùn)練，以及跟沃頓商學(xué)院合作的金融數(shù)據(jù)研究。

　　二、賓夕法尼亞大學(xué)DS專業(yè)課程

　　1 高等概率學(xué) Advanced Probability

　　2 編程語(yǔ)言與技術(shù) Programming Languages & Techniques

　　3 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：數(shù)理統(tǒng)計(jì) Mathematical Foundations： Mathematical Statistics

　　4 線性代數(shù)/最優(yōu)化 Linear Algebra/Optimization

　　5 計(jì)算學(xué)習(xí)理論 Computational Learning Theory

　　6 大數(shù)據(jù)分析 Big Data Analytics

　　7 挖掘與學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)概論 Mining and Learning： Intro to Machine Learning

　　8 現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘 Modern Data Mining

　　9 軟件系統(tǒng) Software Systems

　　10 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)編程 Computer Systems Programming

　　11 編程與問題求解 Programming and Problem Solving

　　12 隨機(jī)過程 Stochastic Processes

　　13 凸優(yōu)化理論 Convex Optimization

　　14 貝葉斯方法 Bayesian Methods

　　15 數(shù)據(jù)挖掘：大規(guī)模數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí) Data Mining： Learning from Massive Datasets

　　三、賓夕法尼亞大學(xué)DS專業(yè)錄取數(shù)據(jù)

　　2021 - Applied (1984) Admitted (195) - Rate- 9.8% (matriculated- 74)

　　2020 - Applied (1525) Admitted (190) - Rate- 12.5% (matriculated - 47)

　　2019 - Applied (1102) Admitted (102) - Rate- 9.3% (matriculated - 25)

　　2018 - Applied (745) Admitted (65)- Rate-8.72% (matriculated - 25)

　　以上就是賓夕法尼亞大學(xué)DS專業(yè)實(shí)力的相關(guān)內(nèi)容。如果您對(duì)美國(guó)留學(xué)感興趣，歡迎您在線咨詢托普仕留學(xué)老師，托普仕留學(xué)專注美國(guó)前30高校申請(qǐng)，助力國(guó)內(nèi)學(xué)子順利獲得美國(guó)藤校入讀資格。