安徽工程大学广告学
入学时间 | 项目时长 | 项目学费 |
9月 | 2年 | 144000人民币/年 |
类型 | 总分要求 | 小分要求 |
雅思 | 6.5 | / |
托福 | 79 | / |
毕业于认可的大学或机构,具有学士学位,成绩不低于二等荣誉学士,或 毕业于认可的大学或机构,具有学士学位,成绩不低于“B”,或 完成高等教育课程的学习,具有相当于学士学位的资历。
本硕士课程项目旨在融合数据科学的基本理论、数据采集与管理、数据分析及高可扩展性的知识发现等专业知识和技能,为学生在大数据科学及其分析领域打下扎实基础。
序号 | 课程介绍 | Curriculum |
1 | 机器学习 | Machine Learning |
2 | 数据挖掘 | Data Mining |
3 | 优化理论与建模 | Optimization and Modeling |
4 | 统计学理论 | Theory of Statistics |
5 | Python编程 | Python Programing |
6 | 数据库原理与开发 | Database Principles and Development |
7 | 高级时间序列分析 | Advanced Time Series Analysis |
8 | 医学影像与人工智能 | Artificial Intelligence in Medical Imaging |
9 | 自然语言处理 | Natural Language Processing |
10 | 图像处理与计算机视觉 | Image Processing and Computer Vision |
11 | 应用回归分析 | Applied Regression Analysis |
12 | 数值算法分析 | Analysis of Numerical Algorithms |
13 | 人工智能 | Artificial Intelligence |
14 | 应用并行编程 | Applied Parallel Programming |
15 | 大数据建模与管理 | Big Data Modeling and Management |
16 | 网络分析 | Web Analytics |
17 | 数据可视化 | Data Visualization |
18 | 区块链 | Blockchain |
19 | 云计算 | Cloud Computing |
20 | 金融科技理论与实践 | Fintech Theory and Practice |
21 | 动态规划 | Dynamic Programming |
22 | 随机过程 | Stochastic Process |
23 | 深度学习及其应用 | Deep Learning and Their Applications |
24 | 强化学习 | Reinforcement Learning |
25 | 毕业项目(6学分) | Capstone Project (6 units) |
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