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杜克大学信息分析专业 杜克大学经济学硕士专业怎么样

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美国哪些大学的大数据相关专业好

美国数据相关院校可以了解以下院校:加州大学伯克利,麻省理工,卡内基梅隆,斯坦福,密歇根安娜堡,华盛顿,伊利诺伊香槟分校,哥大,康奈尔,佐治亚理工等。一般来说数据科学项目对申请者本科的专业没有明确的要求,但是要求申请者有数学和计算机背景,就业的话数据分析师、数据工程师、机器学习工程师、商业智能分析师(BI 分析师)、系统分析师、自然语言处理(NLP)工程师、数据架构师等
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杜克大学经济学硕士专业怎么样

杜克大学经济学硕士学制1.5-2年,这里开设在单独的经济学系下面,这里主要适合跨领域和未来想要在经济学行业发展的申请者,需要递交满意的定量分数和语言成绩。
2022US.news经济学硕士排名:第16
是否STEM项目:是(拥有最高长达36个月的实习时间)
专业侧重点:注重计量经济学、宏微观经济学理论、应用经济学的跨界研究与合作。
项目目标:教会学生工作中需要用到的经济定量分析方法,毕业生擅长应用研究和财务分析,在金融就业市场上具有很强的竞争力。
课程设置:课程涉猎广泛,包括计算经济学、经济分析和金融经济学。该项目课程设置灵活度很高,学生可以自由组合自己最感兴趣的方面。
学分数量:总共30学分,经济学领域最低15学分(5门课)。
录取难度:2021届提交申请人数达到805人,但实际收到offer只有211人。
申请要求:
硕士适合人群可能正在完成 BA/BS、MA/MS 或有一些专业经验;有跨学科兴趣;准备进入量化严格的计划;拥有完整的微积分序列以及线性代数、概率和统计;旨在攻读博士学位或金融或会计专业
语言要求:托福90+/雅思7+
GRE要求:接受GRE成绩,单项数学平均169,语文平均156,建议320+
学历要求:本科学士学位,GPA本科均分3.7+

美国计算机专业就业率排名前30的大学都有哪些 - 百...

美国读博士超级难申超级优秀超级全面系列:Stanford/UCBerkeley/MIT这三个学校在research上非常全面,几乎没有弱项。尤其是MIT的工作,相当有impact。这三个学校reputation相当优秀,申请难度很大。细说的话,MIT稍微比Stanford和Berkeley好申一些,Stanford最难。

对于MIT/Stanford,我私认为是光凭自身硬件搞不定的(可能THU除外)。我听说过的所有国内学生申请成功的例子,除了自身硬件牛以外,都是由有internationalreputation的prof(很多还不止一个)强力推荐。当然,这两个条件本身就有很大的关联性。

美国计算机博士超级难申超级优秀系列:Caltech/Harvard没错,排在第二档就是Caltech和Harvard这两个USnews十名开外的学校。这两个学校无论从reputation,faculty质量还是申请难度来说,绝对和上面三个不相上下。

但是由于department比较小,所以ranking不是很高。Caltech总共只有15个prof,可以说是每个人独当一面。Harvard的强项是theory,不够全面。但是,如果你的运气好到在这两个学校刚好有match的prof的话,那么,如果没有上面三家的offer,我建议优先考虑这两家。

美国读博士非常难申非常优秀超级全面系列:CMUCMU可以说是计算机类学校中的一枝奇葩,schoolofcomputerscience下6个department。Research相当全面,水平也很高,尤其是AI相关的方向。CMU因为department比较大,招的人相对多,申请难度比上面5所小不少。

美国计算机博士比较难申非常优秀系列:Princeton/Washington/Cornell/UIUC/Austin/Toronto这6个学校reputation都相当好,research各有优势,princeton/washington的申请难度大于cornell/uiuc/austin/toronto。

Princeton的theory不错,department比较小,申请难度相对大,喜欢招thupku的学生。Washington的system一流,申请难度不知道为什么也比较大。Cornell相对平均,theory不错,整体来讲感觉research有点偏理论。

比如它家一个做ml的prof,就喜欢在COLTSODA上发paper。UIUC是老牌engineering学校,system不错。不过我感觉UIUC的ranking跟departmentsize+它家engineering的reputation有关。

UIUCprof的权力相当大,陶瓷相对有用。Austin的AI非常好,network有个相当牛的prof,其他不大清楚。Toronto是这次唯一一个美国以外的学校。Toronto的reputation也相当好,faculty质量也很高,申请难度和这一档的其他美国学校相当。

我个人觉得对于没有想清楚又无力自费美国ms的申请者,在CA念一个master作为缓冲是一个相当不错的选择。美国读博士比较难申ivy系列:Yale/Columbia/Brown这三个是ivy里面剩下的比较靠前的学校。这三个学校faculty很多都是名校毕业,但是active的也不算多。

Department很小,申请难度比较浮动,总体说来跟上面的那6所差不多。不过如果不是有特别喜欢的prof或者有ivy情结或者想转行的话,还是建议优先考虑上面那6个学校。美国计算机博士相对难申各有所长系列:Wisc/UCLA/UMD/UMich/UCSD/UMass/UNCC/Upenn上面这一系列学校基本上reputation不错,research不够全面但是各有所长。

申请难度跟申请者的学校背景关系比较大。其中UCLA比较难申。WiscDB不错,不过去年似乎走了几个大牛。听说有人预言5年内跌出前20。虽然我觉得没有那么夸张,不过感觉确实在走下坡路。UCLA的vision/network相当不错。加上UCLA有非常牛的应数支撑(对于CS而言,math比engineering重要多了),和相当不错的地理位置,在这一档的学校中应该是稍有优势的。

不足之处就是资金比较紧张,招的人相当少。UMD的IR和AI不错,想做IR的也可以考虑一下它家的SchoolofInformation。UMich是老牌engineeringschool。感觉和UIUC比较像,不过明显要差一个档次。UMich的research整体偏engineering。

DB应该还可以。另外做IR的可以考虑一下UMich的SchoolofInformation,这个department基本上是全美top3的。UCSD是system不错,而且学校出门5分钟就到海滩,相当有吸引力。UMass的IR/AI相当好,尤其是AndrewMcCallum相当活跃。

UNCC的graphics/vision的faculty相当多,不过其他的方向就相当弱。UPenn的AI不错,有名垂AI史的MichaelKearns坐镇。如果跟他的话走academic路线就基本没问题了。

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