麻省理工学院数据科学硕士介绍

麻省理工学院数据科学硕士基本情况

麻省理工学院的商业分析硕士项目由麻省理工学院斯隆管理学院(MIT Sloan School of Management)和运筹学研究中心(Operations Research Center)联合创办，该项目于2016年首次招生入学，是一个全日制项目，白天授课，不接受转学，每年只招收少数优秀的申请者。该项目为期12个月，从8月开始到次年8月结束。

该项目培养学生通过使用和管理现代数据科学以解决商业挑战，专为计划在数据科学行业谋求职业的在校学生或应届大学毕业生以及寻求职业发展或改变的人量身定制 ，尤其是工程师、数学家、物理学家，计算机程序员和其他高科技从业人员。

麻省理工学院数据科学硕士课程设置

该项目不仅具备大数据、机器学习、R /Python /SQL 这一类的核心课程内容，也包括供应链、投资、金融、人工智能、医疗健康和运筹等选修主题。该项目还注重理论与实践相结合 ，每个学期都有机会与真正的公司进行接触沟通，将自己所学知识与技能应用到现实商业问题当中。

该项目需要修习111-141个学分单元课程，每学期最多学习66个学分单元。该项目一共分为三个常规学期，在秋季和春季学期之间有一个MIT个性化的课程设置——Independent Activities Period (IAP).

IAP是MIT一个特色短学期项目，为期一个月，旨在为MIT community提供一个宝贵机会，根据自身兴趣、特长及意向，来组织、赞助和参与各种丰富多样的主题活动。

必修课程：

1.The Analytics Edge：

这门课介绍了数据科学的基本概念和方法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、聚类、神经网络等，并通过案例分析和实际应用来展示数据科学在商业领域的价值和影响。

2.Applied Probability and Stochastic Models：

这门课介绍了概率论和随机过程的基本原理和技巧，如马尔可夫链、泊松过程、排队理论、随机优化等，并通过模拟和数值计算来解决实际问题。

3.Analytics Capstone：

这是一个为期7个月的顶点项目，要求学生以两人一组的形式，与真实的企业合作，解决一个具体的商业问题，并提交最终报告和陈述。该项目贯穿IAP、春季学期和夏季学期，占有较大学分比例。该项目既是一个展示自己能力和潜力的平台，也是一个与未来雇主建立联系和信任的机会。

4.Optimization Methods：

这门课介绍了最优化理论和方法的基本概念和技术，如线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划等，并通过案例分析和软件应用来解决实际问题。

5.Analytics Lab：

这是一个为期一个学期的实验课，要求学生以小组为单位，与真实的企业合作，完成一个数据科学相关的项目，并提交报告和陈述。该课程旨在让学生运用所学知识和技能，解决真实世界中的商业挑战，并获得与企业沟通和协作的经验。

6.Machine Learning：

这门课介绍了机器学习的基本概念和方法，如监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等，并通过案例分析和编程实践来掌握机器学习的原理和应用。

麻省理工学院数据科学硕士申请指南

1.学术背景

该项目要求申请者具有较强的数学、统计和计算机背景，尤其是线性代数、微积分、概率论、优化方法、机器学习等方面。申请者需要提供成绩单、GRE/GMAT成绩(可选)、托福/雅思成绩(非英语母语者)等证明自己的学术水平。该项目没有规定最低成绩要求，但根据往年录取数据，申请者的平均GPA为3.8/4.0，平均GRE Q为168/170，平均托福为108/120。

2.专业背景

该项目适合有数据科学兴趣和才华的在校生或应届毕业生以及寻求职业发展或转变的人士。申请者可以来自不同的专业领域，如工程、数学、物理、计算机、经济等，但需要有一定的数据科学相关经验，如课程项目、实习工作、科研活动等。申请者需要提供简历、推荐信、个人陈述等证明自己的专业能力和潜力。

3.个人特质

该项目看重申请者的个人特质和价值观，如合作精神、领导力、创新意识、动力意志等。申请者需要提供视频问题回答、面试表现等证明自己的个人魅力和适应能力。