斯坦福大学数据科学硕士学什么课程？

在当前的统计硕士和数据科学与分析的新趋势的框架内，将开发此重点化的质谱课程。成功完成数据科学MS学位后，学生将准备继续攻读相关博士课程或作为行业的数据科学专业人员。攻读硕士学位不是直接攻读博士学位的途径。

斯坦福大学数据科学硕士成绩要求：

统计部门的数据科学硕士课程已修改其有关学位要求中“ CR”(学分)或“ S”(令人满意)成绩的政策，要求在2020-21学年的字母等级为：学生可以选择两门课程作为“机器学习和/或科学计算基金会中的CR(信用)或“ S”(令人满意)(最多6个单元)。

斯坦福大学数据科学硕士学什么课程？

学生必须通过完成这些核心领域的课程来展示该领域的知识广度。

1.数学和统计基础(15学分)

学生必须通过完成以下课程来展示该领域的基础知识。该领域的课程必须为字母等级。

2.实验(3个单元)

该领域的课程必须为字母等级。

3.软件开发和科学计算(包括软件开发和大规模计算)(最少6个单元)

为确保学生在编程方面有坚实的基础，软件开发需要3个单元(CME212)，科学计算至少需要3个单元。

如果学生不具备很强的计算和/或编程背景，那么他们将花额外的3个单元来准备自己的课程，方法是参加C / C ++中的面向科学家和工程师的CME211 *编程，或在获得顾问批准的情况下参加同等课程。

CME 212的暑期班考试将于7月发送给入学的学生。通过此分班考试的学生不需要参加CME 211，并可以用选修课代替课程。

该领域的课程必须为字母等级。

4.机器学习方法和应用程序(最少6个单元)

5.实用组成部分(3个单元)

学生必须至少修习3个单元，其中包括以下各项的任意组合：

一个顶峰项目，由教职员工监督，并得到学生顾问的批准。最高项目本质上应该是计算性的。学生应提交一份一页的建议书，并得到教职员工的支持，并发送给学生的数据科学顾问以供批准(至少在项目开始前四分之一)。

硕士研究：STATS 299独立研究。在与您的顾问协商后，在获得统计教师许可的情况下进行独立学习/定向阅读。

斯坦福数据实验室提供的项目实验室：ENGR 150数据挑战实验室(3-5个单元)和ENGR 350数据影响实验室(1-6个单元)。(提供时)

其他具有很强的动手能力和实践性的课程，例如STATS 390咨询研讨会(可重复)。

6.数据科学选修课(6-9学分)

在与学生的课程顾问协商后，学生选择感兴趣的科学或工程应用领域的课程。

在顾问的同意下，STATS或CME的课程达到200或更高。至少6学分的选修课。

被统计学MS计划录取的学生可以满足入学时有效的要求。

以上是关于“斯坦福大学数据科学硕士学什么课程”的介绍，更多关于数据科学硕士专业的问题，或者有加州大学伯克利分校预习课程的需求，欢迎咨询我们的在线顾问老师。考而思在线专注美国硕士课程辅导，线上1V1教学辅导模式，针对性提供留学生数据科学硕士辅导，让您快速掌握专业学习重难点，提前打好专业基础！