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项目简介
宾夕法尼亚大学的数据科学硕士项目将前沿的机器学习、大数据分析和统计学等核心主题的课程与各类选修课相融合，同时提供了应用这些技术到专业领域（一个深度领域）的机会，让学生受益匪浅。
深度领域提供预备课程以及在数据科学应用领域的论文和实践。其专业领域包括网络科学、数字人文学科、生物医学和公共政策等，当然还有传统机会，如计算机、信息科学和电气与系统工程等领域。
教学科目
宾大数据科学硕士项目规定学生需在1.5至2年内修完10门课程（包括2门基础课、3门核心课、5门选修课）。这些课程由计算机与信息科学系（CIS）以及电气与系统工程系（ESE）共同管理。
由于该项目有5门选修课程，所以学生在选课方面有很大的自由度。他们可以根据自己的兴趣和未来职业规划来灵活选择课程。
1、基础课程（两门课程）
编程语言和技术（PL）：编程语言与技术（CIT 5900）或软件开发导论（CIT 5910）
线性代数课程(CIS 5150)或者计算线性代数课程(Math 5130)
如果学生曾经参加过，就可以免除。
2、核心课程要求(三门课程)\n三门核心课程为必修课程。
ESE 5420 数据科学统计
大数据分析(CIS 5450)
有学习和探索的机会：可以报名修读CIS 5190机器学习入门、CIS 5200机器学习、STAT 5710现代数据挖掘、ENM 5310数据驱动建模和概率科学计算、以及ESE 5450从海量数据收集中学习的课程。
3、选修五门技术与深度领域课程。
课程选择范围广泛，包括但不限于数据库和信息系统（CIS 5500）、互联网与网络系统（CIS 5550）、软件工程（CIS 5730）、计算机系统工程（CIT 5950）、营销决策数据与分析（MKTG 7120）、人工智能（CIS 5210）、数据科学深度学习（CIS 5220）、计算机视觉（CIS 5810）、机器学习理论（CIS 6250）、机器人学习（ESE 6500）、现代数据挖掘（STAT 5710）、分子建模和模拟（CBE 5250）、高级线性代数（AMCS 5141），以及算法（CIS 5020）等等课程。
就业状况
据调查显示，宾夕法尼亚大学的数据科学硕士毕业生中，有91.4%在毕业后的6个月内找到了工作，或选择继续深造、从事志愿服务、入伍，或者暂不就业。
其中，81.9%的毕业生能够在6个月内找到全职工作，而8.2%的毕业生则选择继续深造。这两种毕业去向的比例相当高。
在完全就业领域，备受硕士毕业生欢迎的一流雇主包括：
列举如下众多企业和机构：亚马逊、Meta、谷歌、微软、华为、领英、Oracle、宾夕法尼亚大学、麦肯锡咨询公司、阿斯麦、Nuro、英伟达等等。
该就业行业覆盖了科技（48%）、工程（9%）、金融服务（8%）、咨询（7%）、制药/生物技术（6%）、汽车（4%）、媒体/新闻/娱乐（4%）、电子器件/机器人（3%）、航空航天（2%）、教育（2%）等多个领域。
美国本土就业占据主导地位，大部分毕业生选择在加利福尼亚州、纽约州、宾夕法尼亚州、以及华盛顿州等地就业。
另外，一些学生选择在中国（包括香港和台湾）就业，或者在以色列、日本、韩国、科威特等国工作。
以上介绍了宾大数据科学硕士的相关信息。对于有留学疑问的同学，欢迎与传兮留学的老师联系进行咨询。
