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紐約大學CDS項目介紹

更新時間:2024-10-06 16:12:36作者:留學之路

紐約大學CDS項目學費和制度

項目的學制是2年,36學分,這算是美國FT碩士項目中學制最長的了,其他項目的學制多是在1-1.5年。

課程要求一共36學分,包括18學分的必修課,18學分的分支課和選修課。課程特色之一是capstone project,在現(xiàn)實環(huán)境中應(yīng)用從課程中學到的理論知識。通過這個project,學生將經(jīng)歷解決現(xiàn)實世界問題的整個過程:從收集和處理現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù),到設(shè)計解決問題的最佳方法,最后實現(xiàn)解決方案。學生接觸到的問題和數(shù)據(jù)集來自現(xiàn)實世界,與未來可能在業(yè)界、學術(shù)界或政府中遇到的情況相同。

二、紐約大學CDS項目課程

必修課:

DS-GA 1001 Introduction to Data Science

DS-GA 1002 Probability and Statistics for Data Science

DS-GA 1003 Machine Learning

DS-GA 1004 Big Data (link is to syllabus of Spring 2020 course offering)

DS-GA 1006 Capstone Project and Presentation

One Data Science Elective (choose 1 from the list below).

DS-GA 1005 Inference and Representation

DS-GA 1008 Deep Learning

DS-GA1011 Natural Language Processing with Representation Learning

DS-GA 1012 Natural Language Understanding and Computational Semantics

DS-GA 1013 Mathematical Tools for Data Science

DS-GA 1014 Optimization and Computational Linear Algebra

DS-GA 1015 Text as Data

DS-GA 1016 Computational Cognitive Modeling

DS-GA 1017 Responsible Data Science

DS-GA 1018 Probabilistic Time Series Analysis

學生可以選擇Industry Concentration,在項目期間將所學知識和技能應(yīng)用到具體行業(yè)。這個方向在第一年有實習的要求,國際生可以申請CPT。這個方向的其他課程要求有:

DS-GA 1009 Practical Training for Data Science within the first year of the program (3 credits in fall, spring, or summer)

2 electives within the Big Data or Natural Language Processing subject areas (6 credits, see below for more details).

課程目前還提供3個track,有老師建議和幫助學生規(guī)劃課程選擇和職業(yè)。直到第二學期結(jié)束前,學生都可以選擇更改track。具體track是:

Data Science Track

Data Science Biology Track

Data Science – Biomedical Informatics (Medical School) Track

紐約大學CDS項目就業(yè)

CDS的就業(yè)服務(wù)比較全面,不過可能是因為擴招的原因,難以兼顧所有學生,所以有的學生會覺得服務(wù)質(zhì)量一般。但是還是想勸同學們找工作不能光指望學校能提供的幫助,主要還是靠自己主動出擊。

CDS能提供的服務(wù)有:

Company Information Session,CDS在秋季和春季學期提供內(nèi)部CIS。在這些session中,學生了解公司及其數(shù)據(jù)科學舉措。公司代表分享關(guān)于他們是誰、他們做什么、數(shù)據(jù)科學家在組織中扮演的角色以及他們所從事的有趣的數(shù)據(jù)科學項目的信息。學生們還可以通過在該公司作為數(shù)據(jù)科學家的“生活中的一天”來了解在該公司工作是什么感覺。

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