一、威斯康星大學麥迪遜分校數據工程碩士專業介紹

　　開設在威斯康星大學麥迪遜分校文理學院下面的計算機科學系，這里屬于新增碩士項目，30個學分，需要修讀完9門核心課程和3門選修課，提供面對面授課，在讀學生需要達到GPA3.0才可以順利畢業。

　　附：核心課程內容

　　Data Engineering Foundations： 四門12個學分

　　COMP SCI 739：Distributed Systems

　　COMP SCI 744：Big Data Systems

　　COMP SCI 764：Topics in Database Management Systems

　　COMP SCI 838：Topics in Computing

　　Machine Learning Requirement：選擇2門學分6個

　　COMP SCI 540：Introduction to Artificial Intelligence

　　COMP SCI/E C E 760：Machine Learning

　　COMP SCI 762：Advanced Deep Learning

　　STAT 451：Introduction to Machine Learning and Statistical Pattern Classification

　　STAT 453：Introduction to Deep Learning and Generative Models

　　STAT 615：Statistical Learning

　　Algorithms Requirement：至少選擇一門3個學分

　　COMP SCI/E C E/I SY E 524：Introduction to Optimization

　　COMP SCI 577：Introduction to Algorithms

　　COMP SCI/I SY E/MATH/STAT 726：Nonlinear Optimization I

　　Systems Requirement：至少選擇一門學分3個

　　COMP SCI 407：Foundations of Mobile Systems and Applications

　　COMP SCI 537：Introduction to Operating Systems

　　COMP SCI 564：Database Management Systems: Design and Implementation

　　COMP SCI 640：Introduction to Computer Networks

　　COMP SCI/E C E 707：Mobile and Wireless Networking

　　COMP SCI 740：Advanced Computer Networks

　　Humans and Data Requirement：選擇至少一門3個學分

　　COMP SCI 765：Data Visualization

　　COMP SCI/ED PSYCH/PSYCH 770：Human-Computer Interaction

　　修讀完這些課程，在讀學生可以收獲這幾項成果：

　　1)設計、實現和評估樣本數據集上分析算法的使用。

　　2)解釋如何針對真實世界的數據集開發和評估機器學習模型。

　　3)設計和執行實驗數據收集和處理，并使用以人為本的數據通信的最佳實踐提出結果分析。

　　4)應用和定制分析、系統和以人為中心的技術，以應用特定的數據工程需求和目標。

　　5)確定數據工程技術(分析、系統和/或以人為中心)之間的權衡，并在特定數據工程應用領域的上下文中對比設計備選方案。

　　6)調查、解讀和比較批評目前最先進的數據工程研究談話和論文，強調建設性的改進。

　　7)與其他研究人員/程序員合作，組織、執行、報告并展示一個真實世界的數據工程項目。

　　二、當然，進入威斯康星大學麥迪遜分校數據工程碩士難度也不低!

　　第一：這里不提供春夏學期錄取，所以單純的秋季錄取，競爭力也很大

　　第二：對于學位背景提出限制，要求已完成計算機科學或相關領域的學士學位

　　第三：要求遞交標化成績，這里對于gre比較寬松，不需要遞交，但是不在豁免語言成績的人群在內的，需要提供語言成績，這里認可托福(最低92ibt)和雅思(最低7)，不接受DET。

　　溫馨提示：威斯康星大學麥迪遜分校數據工程碩士雖然是新增的，但是非常適合想要在數據科學領域獲得就業機會的人群，因為截止日期在3月15日，所以現在準備還來得及，此外，務必要先考量自己的專業背景，因為該項目對于跨專業人群比較吹虧!

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