卡內(nèi)基梅隆大學(xué)碩士offer

祝賀優(yōu)弗留學(xué)W同學(xué)收獲卡內(nèi)基梅隆大學(xué)碩士錄??！

學(xué)生基本情況：

畢業(yè)院校：美本

學(xué)生成績：GPA3.9+ 免T GRE325+，

CMU Data Analytics for Science 碩士錄取

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)簡介

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(Carnegie Mellon University)是一所研究型私立大學(xué)。該校位于美國賓夕法尼亞州匹茲堡。1967年由卡內(nèi)基理工學(xué)院和梅隆工業(yè)研究所合并成立。該校面積不大，卻擁有全美第一所計算機學(xué)院和戲劇學(xué)院，該校的藝術(shù)學(xué)院、商學(xué)院、工學(xué)院、公共管理學(xué)院以及計算機、心理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、決策科學(xué)、計算生物學(xué)等都在全美名列前茅，有著杰出的表現(xiàn)。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)Data Analytics for Science

科學(xué)數(shù)據(jù)分析碩士課程是為尋求在數(shù)據(jù)科學(xué)的許多方面獲得額外技能的學(xué)生創(chuàng)建的學(xué)位課程。與現(xiàn)有的以計算機科學(xué)或工程背景為設(shè)計背景的學(xué)位課程不同，該課程是為具有基礎(chǔ)科學(xué)背景的學(xué)生量身定制的，如生物、物理、數(shù)學(xué)、化學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域。

課程設(shè)置：

Fall

Mini I (August – October)

21670 - Linear Algebra for Data Science

38610 - Modern Programming for Data Scientists

Mini II (October – December)

38611 - Introduction to Large-Scale Computing in Science

Full Semester (August – December)

21671 - Computational Linear Algebra

36600 - Essentials of Statistical Practice for Graduate Students - OR - 36617 - Applied Linear Models

38615 - Computational Modeling, Statistical Analysis and Machine Learning in Science

Spring

Mini III (January – March)

38613 - Communication Skills and Professional Development

Mini IV (March –May)

38612 - Information Visualization for Scientists

Full Semester (January – May)

38616 - Neural Networks and Deep Learning in Science

38617 - MS-DAS Capstone Project Course

Electives

02604 - Fundamentals of Bioinformatics

02613 - Algorithms & Advanced Data Structures

02710 - Computational Genomics

09763 - Molecular Modeling & Computational Chemistry

09860 - Digital Molecular Design Studio

10708 - Probabilistic Graphical Models

10725 - Convex Optimization

16720 - Computer Vision

21270 – Introduction to Mathematical Finance

21690 – Methods of Optimization

21765 – Intro to Parallel Computing & Scientific Computation

33456 – Advanced Computational Physics

36662 – Methods of Statistical Learning

42685 – Biostatistics

申請條件：

候選人將在入學(xué)前完成生物、化學(xué)、數(shù)學(xué)、物理或相關(guān)科學(xué)專業(yè)的本科學(xué)位。此外，學(xué)生應(yīng)具備:

完成Python編程入門課程，或能夠通過個人/專業(yè)經(jīng)驗證明具有同等水平的知識。

完成本科水平的線性代數(shù)入門課程。

目的聲明

你的目的陳述應(yīng)該寫得很好，1-2頁，詳細說明:

您攻讀數(shù)據(jù)分析理學(xué)碩士學(xué)位的動機;

有實習(xí)、研究和/或編程經(jīng)驗者優(yōu)先;

未來職業(yè)意向。

簡歷

你將被要求上傳你的簡歷的當(dāng)前副本。你的簡歷應(yīng)該是一到兩頁，突出你在專業(yè)、研究和/或?qū)W術(shù)生涯中所取得的成就。

三封推薦信

語言要求：

國際生托福100+

雅思總分7分,聽力:6.5.閱讀:6.5.寫作:6.5.口語:6.0