一、项目介绍

芝加哥大学分析科学硕士课程教授高级编程和数据工程架构技能，以应对自动化机器学习、大数据和云计算平台以及即将到来的大规模工程挑战。学生在每个学期(quarter)学习三门课程。整个项目分为基础非学分分析课程(包含机器学习数学：线性代数，统计概念导论，机器学习的高级线性代数，R语言，分析编程Python)，7门核心课程(时间序列分析和预测，统计分析，数据挖掘，机器学习和预测分析等)，3门选修课程和最后的分析项目。2年之内毕业的学生需要完成微积分I和II.

就业潜力

根据世界经济论坛，工作场所机器和算法的快速进化可能会创造1.33亿个新岗位，取代从现在到2022年将被取代的7500万个岗位。

此外，世界经济论坛预测，到2025年，机器将比人类执行更多的当前工作任务，而目前71%的工作由人类完成。

数据科学和分析师职位是最具挑战性的职位之一，比市场平均水平要多花5天时间才能找到合格的候选人。

以下职业数据来自学生回答的季度调查:30%的雇主提供学费援助;75%的学生在毕业时找到了新工作;学生工资上涨了33%;毕业生的工资增长了52%。

毕业生已经陆续在谷歌，麦肯锡，阿贡实验室，高盛，宝洁等知名企业任职。

申请要求

托福要求：104分

雅思要求：7分

GRE要求：强烈建议提供

GMAT要求：强烈建议提供