60 数据科学 硕士 Degree Programs in 美國

数据科学专家与关键行业和政府利益相关者密切合作，开发了应用数据科学课程的硕士课程，以提供深入的实践和技术培训，旨在使毕业生在这一至关重要且迅速发展的领域中获得职业成功。

数据科学不仅仅是一堆电子表格。我们的研究生课程将教您了解组织需求，利用您的创造力解决独特问题，并利用数据分析的创新技术来改善企业的运营方式。毕业后，您将能够将数据驱动的洞察力应用于现实世界的问题。

我们的项目被公认为世界上最顶尖的应用 AI/ML 研究生项目之一。我们的 MEng AI for Product Innovation 计划的学生在 AI 和机器学习方面培养了强大的技术技能，同时了解如何设计和构建 AI 驱动的软件产品。

应用化学科学课程将为具有化学背景的学生做好准备，使其可以在化学工业，能源工业，医疗或制药或政府/非营利组织中就业。这些毕业生将针对与技术更为侧重的博士学位不同的工作。化学和/或化学工程硕士。该计划增强了可直接应用于特定工业，技术和医学目的的各种化学主题。它由三个独立的专业领域组成，反映了化学科学在多种技术应用中的重要性：石油化学；生物有机化学；计算化学与数据科学。

费利西安大学的数据科学理学硕士课程可帮助您收集、管理和分析数据集，从而提取有助于推动决策、创新、风险管理等的关键见解。通过由行业专家教授的课程，在这个快速发展的领域提升您的职业生涯。

应用统计和数据科学硕士课程为涉及使用数据分析来指导决策的职业提供专业准备。该课程包括必修课程，为统计方法和理论奠定基础，以及选修课程，让学生专注于生物统计或商业分析，并探索各种用于分析数据的统计模型和技术。

坎贝尔斯维尔大学一年制数据科学与人工智能理学硕士学位是一个 STEM 项目，专为具有计算机科学背景的学生设计，旨在帮助他们掌握人工智能和机器学习技术解决实际问题。该 100% 在线课程包含 36 个学分，涵盖项目管理、大数据分析、设计思维等内容。毕业生可以从事数据科学、解决方案架构和人工智能工程等工作。立即了解更多信息。

数据驱动着我们生活的方方面面，对能够收集、分析和解释这些数据的人才的需求从未如此高涨。获得史蒂文斯大学的数据科学硕士学位，为在这个利润丰厚的领域脱颖而出做好准备。

数据科学涵盖支持大数据的概念、技术、工具和知识体系，即获取、管理、分析和展示海量、快速变化且多样化的信息集。它支持通过发现、假设制定和假设检验的过程，直接从数据中提取可操作的知识。数据科学涵盖的活动范围广泛，从收集原始数据、处理和从数据中提取知识，到基于数据进行决策，再到实施解决方案。

The online Master of Information and Data Science (MIDS) program is preparing the next generation of experts and leaders in the data science field and providing students with a UC Berkeley education without having to relocate. Students graduate with connections to UC Berkeley’s extensive alumni network in the Bay Area and across the world. All international applicants will be required to submit official Test of English as a Foreign Language (TOEFL) scores.

数据科学理学硕士课程以统计学、计算机科学和数学为基础，侧重于有效利用来自自然科学和社会科学的大量信息。由于课程的跨学科性质以及与外部合作机构和组织的独特联系，该课程提供了丰富的实践经验。

The Biostatistics and Data Science (MA) program at the Medical College of Wisconsin provides a learning experience focused on solid theoretical foundation along with practical experience. Robust course offerings, active engagement in statistical consulting, and a capstone project create ample opportunities to develop essential analytical and communication skills. Consulting projects ranging from the simplest to the most complex protocols and data collection schemes allow students to get experience of working with data in the area of cancer research, cardiovascular diseases, clinical trials, genomics, big data, and machine learning. This hands-on experience will enable students to synthesize the acquired knowledge and integrate various courses they have taken. The 31-credit program can be completed in 18 months. Students will leave fully prepared to take on the challenges of careers in the pharmaceutical industry, healthcare, biomedical sciences, academics, and general data analytics.