所屬院系：USC Viterbi工程學(xué)院

　　專業(yè)名稱：應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)（MS in Applied Data Science），屬于OPT STEM范疇。

　　適應(yīng)人群：未來想要成為為計算機科學(xué)或其他工程科學(xué)專業(yè)的學(xué)生成為出色的數(shù)據(jù)科學(xué)家。

　　學(xué)制時長：2年

　　學(xué)分數(shù)量：32個學(xué)分，需要均分達到3.0

　　支付學(xué)費：每個學(xué)分2,092美元

　　項目特點：

　　沉浸式體驗，具體體現(xiàn)為將知識和技能應(yīng)用于實踐經(jīng)驗，通過廣泛的選修課程和獨特的專業(yè)實習(xí)，為學(xué)生進入現(xiàn)實世界的職業(yè)領(lǐng)域打下堅實的專業(yè)基礎(chǔ)。

　　課程列表：

　　Core Courses核心課程

　　DSCI 551 Foundations of Data Management?Units: 4

　　DSCI 552 Machine Learning for Data Science?Units: 4

　　DSCI 553 Foundations and Applications of Data Mining?Units: 4

　　Electives*選修課程

　　Take five courses.從以下課程中選擇五門

　　CSCI 544 Applied Natural Language Processing?Units: 4應(yīng)用自然語言處理

　　CSCI 550 Advanced Data Stores?Units: 4高階數(shù)據(jù)存儲

　　Selected topics on highly available, elastic data stores. Topics include non-relational data models, simple interfaces and query languages, weak consistency and benchmarking techniques.

　　CSCI 570 Analysis of Algorithms?Units: 4算法分析

　　Explores fundamental techniques such as recursion, Fourier transform ordering, dynamic programming for efficient algorithm construction. Examples include arithmetic, algebraic, graph, pattern matching, sorting, searching algorithms.

　　CSCI 572 Information Retrieval and Web Search Engines?Units: 4信息檢索和網(wǎng)絡(luò)搜索引擎

　　Examines key aspects of information retrieval as they apply to search engines; web crawling, indexing, querying and quality of results are studied.

　　Recommended Preparation: Familiarity in programming in multiple languages, C, C++, and/or Java and experience with a database

　　CSCI 587 Geospatial Information Management?Units: 4

　　DSCI 510 Principles of Programming for Data Science?Units: 4

　　DSCI 529 Security and Privacy?Units: 4安全和隱私

　　Covers societal implications of information privacy and how to design systems to best preserve privacy. Recommended Preparation: general familiarity with the use of common Internet and mobile applications.

　　DSCI 549 Introduction to Computational Thinking and Data Science?Units: 4

　　DSCI 550 Data Science at Scale?Units: 4

　　DSCI 554 Data Visualization?Units: 4

　　DSCI 555 Interaction Design and Usability Testing?Units: 4

　　DSCI 556 User Experience Design and Strategy?Units: 4

　　DSCI 558 Building Knowledge Graphs?Units: 4構(gòu)建知識圖譜

　　DSCI 560 Data Science Professional Practicum?Units: 4數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)實習(xí)

　　DSCI 564 Probability and Statistics for Data Science?Units: 4

　　DSCI 599 Special Topics?Units: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8

　　入學(xué)要求：

　　申請者需要有良好的數(shù)學(xué)和科學(xué)背景

　　2023年不要求GRE考試成績

　　互聯(lián)網(wǎng)的托福(iBT)成績90分，每部分不低于20分，或雅思成績6.5分，每部分不低于6分

　　2封來自學(xué)術(shù)或者雇主的強烈推薦信

　　個人陳述應(yīng)該簡明扼要地描述你申請維特比工程學(xué)院計劃的原因，你對這一研究領(lǐng)域的準備，學(xué)習(xí)興趣，未來的職業(yè)規(guī)劃，以及你的背景和興趣的其他方面，這可能有助于招生委員會評估你的能力和研究生學(xué)習(xí)的動機。

　　如果CS學(xué)的比較少，則需要先學(xué)習(xí)一些基本的數(shù)據(jù)科學(xué)課程，例如數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)格式、工具和技巧，同時需要學(xué)習(xí)在Python中進行數(shù)據(jù)處理、學(xué)習(xí)如何通過實操作業(yè)和項目來使用最新的分析工具。

　　如果學(xué)生有較強的CS背景，則可以跳過這個部分，直接學(xué)習(xí)高階數(shù)據(jù)科學(xué)課程，包括數(shù)據(jù)管理、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)科學(xué)中的統(tǒng)計學(xué)。完成入門和核心課程后，學(xué)生可以繼續(xù)在自己感興趣的領(lǐng)域內(nèi)選課。

　　以上是南加州大學(xué)應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的全部介紹，如果您對美國留學(xué)感興趣，建議早做規(guī)劃，托普仕留學(xué)服務(wù)是一個不錯的選擇，歡迎您在線咨詢托普仕留學(xué)老師，托普仕5V1服務(wù)體系，21步精細服務(wù)流程，幫助您早日順利拿到夢校offer!