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随着数据科学项目的迅速发展和人才急需,芝加哥大学今年正式成立数据科学研究所 (Data Science Institute, DSI) 将数据科学作为一门新学科。 DSI 在这一新兴领域的跨学科前沿开展研究,与行业、政府和社会影响力组织建立合作伙伴关系,并支持整体数据科学教育。
数据科学研究所与芝加哥大学的计算机科学系和统计系合作,并与芝加哥大学计算机科学学院共同位于 John Crerar 图书馆大楼。 但 DSI的范围超出了这些部门,促进了芝加哥大学所有部门、部门和学校的研究合作和规划。
DSI的专业项目包括本科和研究生项目,其中本科项目是数据科学专业(Data Science),芝加哥大学的数据科学项目提倡数据科学本质上是跨学科的,它借鉴了统计学、计算机科学和应用数学等众多领域,还融入了隐私和伦理、科学哲学和经济学等主题,以更好地理解数据对社会的影响。 因此,数据科学课程结合了计算和分析技能、应用领域的广泛知识、沟通技巧以及对道德考虑的重视。
该数据科学项目提供文学士(BA)和理学士(BS)学位,以及辅修学位(minor)。数据科学辅修课程旨在为学生提供计算和分析理解能力以及工具,使他们能够解决任何学科中的各种数据驱动问题,同时强调数据隐私、道德和通信方面的重要问题。 该专业有多个课程可以满足不同的兴趣。 学生有机会攻读适合双专业和/或适合数据科学及相关领域研究生学习的课程。 我们鼓励主修数据科学的学生以及主修其他研究领域并希望完成数据科学辅修课程的学生与本科生研究主任讨论他们的课程选择。
研究生项目则提供两个项目,包括:
应用数据科学硕士(MS in Applied Data Science)
该项目前身是MS in Analytics,今年芝加哥大学正式更名为MS in Applied Data Science,作为一个12-18个月的项目,帮助促进学生在令人兴奋的数据科学领域的职业生涯。包括严格的课程、专家讲师、领先的技术和无与伦比的网络支持学生学习。另外,学校提供内部职业服务建议和辅导、量身定制的社交活动、可让学生直接与雇主联系的招聘会、实习安置支持等。
除了数据方面的基础和核心课程以外,该项目的选修课程也非常丰富,包含各类方向。学生将完成满足学位毕业要求所需的三门选修课。 并且学校还在不断添加选修课,以随着数据科学领域的发展而发展。现阶段的选修课包括:高级计算机视觉与深度学习、高级机器学习和人工智能、贝叶斯方法、算法营销的数据科学、数据可视化技术、数字营销分析理论与实践、财务分析、健康分析、机器学习操作、自然 语言处理和认知计算、实时智能系统、强化学习、供应链优化等,适应学生在各类领域的深入探索和体验。
计算分析与公共政策硕士(MS in Computational Analysis and Public Policy,MSCAPP)
这是由哈里斯公共政策学院和芝加哥大学计算机科学系联合提供的严格的两年制课程。 MSCAPP 学生通过DSI和社区数据研究员计划与外部社会影响组织合作。因此,我们可以理解该项目的课程设计由三个方向构成,包括计算机科学、统计学和公共政策分析的基础知识。
所有 MSCAPP 学生都完成一套通用的计算机科学和政策分析课程,不同的分类课程则由不同学院的老师教授,比如公共政策分析的课程由哈里斯公共政策学院教授;计算机科学课程则由计算机科学系教授。
在第一年,学生完成计算机科学、统计学和政策分析的核心课程。 此外,学生学习更高级课程所需的数学基础知识,然后在数据库和机器学习课程中掌握关键技术技能。 第二年,学生完成经济学核心课程,并可以选择选修课来加深对计量经济学、数据科学、应用程序开发和政策研究的理解。
值得一提的是,芝加哥大学提供许多可选证书,使 MSCAPP 学生有机会专门研究特定的探究领域。 CAPP专业学生感兴趣并有机会获得的一些相关证书包括:
- The Graduate Program in Health Administration and Policy (GPHAP)
- The Certificate in Urban Science and Sustainable Development, offered by the Mansueto Institute for Urban Innovation
- The Certificate in Education and Society, offered by the UChicago Committee on Education
- A variety of certificates offered in the Harris School of Public Policy
具体获得方式和考核要求可以具体咨询学校老师。
除此以外,DSI提供多领域的科研方向和中心,帮助学生按照自己的兴趣和方向进行选择。
案例分享:
A同学本科就读美国TOP100大学的数据相关专业,曾有两段国内外实习经历,平时学习很努力,GPA也很优秀,在2022秋季更是拿到了全A的好成绩。
选校方面:一开始考虑以学校排名和地理位置因素为主,在申请老师指导下,A同学了解了包括数据科学、数据分析、计算机科学等专业项目,并对这些方向有了全新的认识。
GRE方面:厚仁老师建议A同学尝试进行GRE考试,提高名校竞争力,扩大择校范围。但后续课程时间太紧,最后选择不需要GRE的学校。
文书方面:厚仁教育安排了对申请专业非常了解的资深文书老师,重点突出简历亮点与目标专业的匹配度。对于video essay,多次讨论优化,并及时督促A同学提前准备,最终达到预想效果。
A同学成功获得芝加哥大学的数据科学项目等顶尖学校项目录取。
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