南加州大学分析学项目介绍

2024-08-20 / Xiwen老师 / 厚仁IVY本硕高端工作室, 学校介绍, 工程专业, 研究生申请

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南加州大学（USC）是位于加利福尼亚州洛杉矶的一所私立研究型大学，于 1880 年创立，是加州最古老的私立研究型大学。该大学由一所文学院、多恩西夫文学、艺术与科学学院以及 22 个本科生、研究生和专业学院组成。其中维特比工程学院（Viterbi School of Engineering），学院拥有超过一亿三千五百万美金的外来援助。据美国新闻和世界报导，维特比工程学院目前全美排行第8。学院也包含位于玛瑞娜戴尔瑞的资讯科学研究院（ISI），在网际网路的研发扮演著举足轻重的脚色，而且持续是电脑科学重大研究中心。今天我们就来介绍隶属于工程学院下的Daniel J. Epstein 工业与系统工程部门的分析学专业。

Daniel J. Epstein 工业与系统工程部门是工程学院中一个发展迅速的学系部门，主要针对于那些希望接受工程、技术和管理综合教育的学生提供最佳体验，大多数毕业生从事咨询、技术开发、软件、供应链、制造、工程管理和许多相关领域的工作。该系提供本科学位课程是专业工程实践、技术商务、相关专业活动的具体专业知识提升，作为进一步在任何地方进行研究生或专业学习的知识基础；而研究生学位课程为学生做好准备，让他们能够作为行业专业人士或学术人员从事该领域最先进的工作。

项目介绍

分析学硕士（MS in Analytics）课程旨在满足日益增长的对专业人士的需求，这些专业人士接受了分析学基础知识的重要培训，以解决当今数据驱动世界中的工程和管理问题。分析学是一个多学科领域，将数据分析应用于工程管理和企业流程。

作为一个全日制 3 至 4 学期的课程，该项目帮助学生获得知识和技能，以解决分析和数据科学领域的实际问题。课程专为接受过工程学科培训或其他职业培训、有兴趣深化数据科学、统计学和数学背景的学生而设计，并且介绍关于需要具备编程的基本知识才能开始过渡到更高级的统计和机器学习计算工具。

在该课程中，学生将学习成为成功的数据分析师和数据科学家所需的技能，包括总结和呈现复杂数据的能力、应用机器学习方法预测不同复杂场景的结果的能力以及将数据转化为可操作见解的能力。该课程结合了统计和机器学习建模，以解决当今数据驱动世界中的实际问题。

课程介绍

项目将针对于数据管理，数据挖掘，数据可视化，机器学习，决策分析和数据科学统计等领域进行深度学习，熟练掌握一系列用于数据处理和分析的最先进的软件和编程工具，包括用于机器学习的 Python、R 和 SAS Visual Analytics。

学生完成必修课程后，他们可以选择选修课以进一步提高他们感兴趣领域的技能。这些选修课非常丰富，比如数据分析咨询，财务数据分析，文本挖掘和推荐系统的自然语言处理，大规模机器学习（大数据分析）等，以满足学生对于不同领域的兴趣学习。

申请要求

申请分析学理学硕士课程的申请人必须拥有学士学位或正在攻读学士学位。大部分的申请人通常拥有任何工程或工程相关学科的学位，包括但不限于计算机科学，经济学，工程学，金融，信息科学/工程和数学等，如果没有以上专业学位，但是如果满足先修课要求，也能提高申请成功几率，先修课的要求包括微积分 1-3，线性代数，概率/统计和编程课程。