布朗大学数据科学硕士

　　布朗大学数据科学硕士项目系布朗大学新开设的交叉学科项目，由数学、应用数学、生物统计及计算机科学四个系共同开设。布朗大学数据科学硕士项目为期一年，包含3个学期，秋季、春季和暑期学期。布朗大学数据科学硕士项目要求申请者本科毕业，不限专业，但需要有相当的数学背景和一定的编程基础，数学背景不足的学生可能会被要求在入学前的暑假修读一个预科课程。布朗大学数据科学硕士项目助力不同学科背景的学生在数据科学领域追求独特的生涯发展。布朗大学数据科学硕士项目立足于四个非常强大的学术部门（应用数学、生物统计学、计算机科学与数学）之间的研究合作，旨在为提供独特而严格的教育以在数据科学与大数据管理领域工作。布朗大学数据科学硕士项目帮助学生夯实在数据科学研究方法与算法方面的基础知识。为实现这一教学目标，布朗大学数据科学硕士项目的学生将研究数学、统计学与计算机科学等相关课题，包括机器学习、数据挖掘、安全与隐私、可视化与数据管理。同时，布朗大学数据科学硕士项目还将传授学生研究各种领域内重要的前沿数据科学问题的经验，并教授学生有关数据科学及其应用的伦理与社会性思考。布朗大学数据科学硕士项目的课程设计将确保学生达到习得与整合数据科学基础知识的目标，培养学生将相关知识理解应用于具体问题的能力并帮助学生认识数据驱动方法对人类活动的广泛影响。布朗大学数据科学硕士项目拥有强大的行业合作伙伴，能够帮助学生了解行业需求与方向，并给予学生新颖独特的数据处理实习机会。

　　布朗大学数据科学硕士申请要求

　　根据过去的经验，大部分被布朗录取的学生托福在100分以上，GRE在320以上，GPA3.5以上，请大家尽早准备标准化考试。

　　截止日期：3月15日

　　作为国际学生，建议尽早申请，如果标准化成绩已达标，建议11月份感恩节之后就提交申请。

　　布朗大学数据科学硕士课程设置

　　DATA 1010(2学分)概率，统计和机器学习主题介绍：本课程将包括诸如最大似然估计(MLE)等主题；发散；随机数及其应用；高维数据介绍；图形模型和指数族；回归和密度估计

　　DATA 1030(2学分)数据与计算科学概论

　　DATA 2020(1学分)概率，统计和机器学习：高级方法

　　DATA 2040(1学分)数据和计算科学

　　DATA 2080(1学分)数据和社会

　　DATA 2050(1学分)凯普斯通项目