CMU大學(xué)計(jì)算數(shù)據(jù)科學(xué)碩士側(cè)重于工程和部署大規(guī)模信息系統(tǒng)，該項(xiàng)目的綜合課程為申請(qǐng)者提供技能和知識(shí)，幫助學(xué)生開(kāi)發(fā)下一代海量信息系統(tǒng)部署所涉及的技術(shù)，并分析這些系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。下面托普仕留學(xué)老師進(jìn)行了CMU大學(xué)計(jì)算數(shù)據(jù)科學(xué)碩士介紹，一起來(lái)看看吧！
一、基本信息
項(xiàng)目名稱：Master of Computational Data Science
所屬院校：計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院
項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)：就業(yè)方向-16個(gè)月，研究方向-20個(gè)月
入學(xué)時(shí)間：秋季
二、課程設(shè)置
CMU大學(xué)計(jì)算數(shù)據(jù)科學(xué)碩士課程專為擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)、計(jì)算機(jī)工程或排名top的大學(xué)相關(guān)學(xué)位的學(xué)生而設(shè)計(jì)。
在第一學(xué)期完成常見(jiàn)的計(jì)算數(shù)據(jù)科學(xué)碩士核心課程后，學(xué)生可以從三個(gè)方向中進(jìn)行選擇：系統(tǒng)、分析和數(shù)據(jù)科學(xué)。
所有這三門課程都要求在必修的核心課程、選修課、數(shù)據(jù)科學(xué)研討會(huì)和頂點(diǎn)課程之間分配相同的課程學(xué)分總數(shù)。
學(xué)位也可以通過(guò)兩種不同的方式獲得，具體取決于學(xué)生花在它上面的時(shí)間長(zhǎng)短。無(wú)論時(shí)間選擇如何，所有計(jì)算數(shù)據(jù)科學(xué)碩士項(xiàng)目學(xué)生都必須完成至少 144 個(gè)學(xué)分才能畢業(yè)。
1.系統(tǒng)(Systems)方向
選擇該方向的學(xué)生，需要在下列課程中選擇3門：
15-605 Operating Systems Implementation 操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
15-618 Parallel Computer Architecture & Programming 并行體系結(jié)構(gòu)及編程
15-640 Distributed Systems 分布式系統(tǒng)
15-641 Computer Networks 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)
15-645 Database Systems 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)
15-712 Advanced and Distributed Operating Systems 高級(jí)分布式操作系統(tǒng)
15-719 Advanced Cloud Computing 高級(jí)云計(jì)算
15-721 Advanced Databases 高級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)
15-746 Advanced Storage Systems 高級(jí)存儲(chǔ)系統(tǒng)
15-821 Mobile and Pervasive Computing 移動(dòng)及普適計(jì)算
36-702 Statistical Machine Learning 統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)
36-705 Intermediate Statistics 中級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)
36-725 Convex Optimization 凸優(yōu)化
2.分析(Analytics)方向
選擇該方向的學(xué)生，需要在下列課程中選擇3門，包括一門機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)方向的課程，一門軟件系統(tǒng)的課程，以及一門大數(shù)據(jù)課程：
(1)機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)方向：
10-608 Conversational Machine Learning 會(huì)話機(jī)器學(xué)習(xí)
10-701 Introduction to Machine Learning (PhD) 機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論(博士)
10-703 Deep Reinforcement Learning & Control 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和控制
10-708 Probabilistic Graphical Models 概率圖模型
10-715 Advanced Intro to Machine Learning 機(jī)器學(xué)習(xí)高級(jí)入門
10-725 Convex Optimization 凸優(yōu)化
10-805 Machine Learning with Big Data Sets 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)
11-641 Machine Learning for Text Mining 文本挖掘及機(jī)器學(xué)習(xí)
11-661 Language and Statistics 語(yǔ)言和統(tǒng)計(jì)
11-727 Computational Semantics for NLP NLP語(yǔ)義計(jì)算
11-741 Machine Learning for Text Mining 文本挖掘及機(jī)器學(xué)習(xí)
11-747 Neural Networks for NLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及NLP
11-755 Machine Learning for Signal Processing 信號(hào)處理及機(jī)器學(xué)習(xí)
11-761 Language and Statistics 語(yǔ)言和統(tǒng)計(jì)
11-763 Structured Prediction 結(jié)構(gòu)化預(yù)測(cè)
11-777 Advanced Multimedia Machine Learning 高級(jí)多媒體機(jī)器學(xué)習(xí)
11-785 Intro to Deep Learning 深度學(xué)習(xí)入門
(2)軟件系統(tǒng)方向：
11-642 Search Engines 搜索引擎
11-747 Neural Networks for NLP NLP及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
11-775 Large-Scale Multimedia Analysis 大規(guī)模多媒體分析
11-777 Advanced Multimedia Machine Learning 高級(jí)多媒體機(jī)器學(xué)習(xí)
11-791 Design & Engineering of Intelligent Information Systems 智能信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)與工程
11-792 Intelligent Systems Project 智能系統(tǒng)項(xiàng)目
11-797 Question Answering 答疑
(3)大數(shù)據(jù)方向：
10-605 Machine Learning with Big Data Sets 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)
10-805 Machine Learning with Big Data Sets 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)
11-775 Large-Scale Multimedia Analysis 大規(guī)模多媒體分析
3.人本主義的數(shù)據(jù)科學(xué)(Human-Centered Data Science)方向
選擇該方向的學(xué)生，需要在下列課程中選擇3門，包括1門行為研究方法方向的課程，2門人機(jī)交互方法方向的課程：
(1)行為研究方向：
課程代碼 課程名稱
05-816 Applied Research Methods 研究方法應(yīng)用
94-834 Applied Econometrics I & II 應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)I、II
(2)人機(jī)交互方法方向：
05-821 Social Web 社交網(wǎng)絡(luò)
05-823 E-Learning Design Principles and Methods 數(shù)字化學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)原則和方法
05-833 Applied Gadgets, Sensors & Activity Recognition 應(yīng)用工具，傳感器和活動(dòng)識(shí)別
05-836 Usable Privacy and Security 隱私和安全
05-840 Tools for On-Line Learning 在線學(xué)習(xí)工具
05-872 Rapid Prototyping of Computer Systems 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的原型設(shè)計(jì)
05-891 Designing Human Centered Systems 以人為本的系統(tǒng)設(shè)計(jì)
05-899 Crowd Programming 集群編程
05-899 Learning Analytics & Educational Data Science 學(xué)習(xí)分析和教育數(shù)據(jù)科學(xué)
05-899 Special Topics in HCI: Sensemaking 人機(jī)交互主題:感知
05-899 Design of Large-Scale Peer Learning Systems 大規(guī)模同伴學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
05-899 Learning With Peers at Massive Scale 大規(guī)模學(xué)習(xí)
05-899 Mobile Health 移動(dòng)健康
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三、錄取情況
CMU大學(xué)計(jì)算數(shù)據(jù)科學(xué)碩士項(xiàng)目規(guī)模在60+，錄取率在3%-5%，中國(guó)學(xué)生比例高，基本是cs/math背景，gpa3.8+，同時(shí)比較看重學(xué)生的科研經(jīng)歷!陸本錄取一般除了硬件指標(biāo)之外，基本都有美國(guó)暑研經(jīng)歷。
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