新加坡国立大学数据科学与机器学习(Data Science and Machine Learning,以下缩写DSML)理学硕士学位项目由理学院的数学系和统计与应用概率系、计算机学院的计算机科学系合办,并得到工程学院和苏瑞福公共卫生学院∑在教学上的大力协助。
整合新国大数个∏亚洲第一专业实力,DSML硕士项目成为全球卓越人才竞相申请的目标。2021年8月入学的申请即将于2020年10月15日开放,2021年1月31日截止。
DSML专业走在科研和应用领域的尖端,毕业生的就业前景辉煌——数据工程师、数据分析科学家、大数据分析〓专家、金融分析、商业分析、生物信息学专㊣ 家……金融、医疗、制造业、电子商务、新能源等等,未来对DSML人才的需求︽巨大,而DSML专家也将在各行ξ 各业发挥重要作用,对关键决策给予无可替代的建议——用数据说话的分析。
在40学分的新国大DSML硕士项目课程框架中,核心模块课程『包括行业大数据概论、大规模数据驱动型推理的优化、机器学习基础、云计算,以及行业咨询和应用项目。
选修模块课々程可以在以下模块自由选择:面▲向数据科学家的深度学习、行业数据挖掘∮、行业大数据、计算机视◣觉数据科学、定︼量金融数据科学、物联网数据科学、医疗保健数据科学课程组合、数学课程组合、统☉计课程组合、计算课程组合↑。
在亚洲乃至全球受人尊敬的教学团队使得这一项目更具吸引力。
DSML硕士项目学术主任张洛欣(Zhang Louxin)博士是新国大数学系及综合科学◥与工程研究生〒院教授。他在加拿大滑铁卢大学←获得计算机科∴学博士学位。他的研究兴趣包括数据科学在生物∞医学中的▅应用,复杂网络和传染病传播建模。他曾担任国际分子生物学智能系统会议和欧洲计算生物学会议等多个国际生物信息学会议的▓项目委员会成员/主席,并担任八种国际生物信息学期刊的编辑委员/客座编辑。
访问新国大卐官网,或关注NUS Masters Programmes官方╱公众号,你可以查阅到关于项目的师资和课程信息。
比如:应用数学及其在图像和数据科学中的应用、计算调和分析、计算机∩视觉;大规模分布◆式系统中的算法的可扩展性和容错性、退避协议、动态〒图算法、无线网络、鲁棒调度和↙临时区块链的研究;深度学习、优化、应用动力学系统以及数据科学在计算和实验科学问题中的应用;为非平稳、高频和大维复杂数据定制的统计建模和机器学习方法,商业智能、预测、文本挖掘和情感分析以及网络分析;精准医学、诊断医学、预测方法、光滑估计☆方法和统计学习;利用优化、概率论和偏微分方程等工具解决应用统计学中的问题∏……
这些令人振奋、深具挑战性的领域研究,都是DSML硕士项目教学团队的研究专长,同时,这些知识在不同行业的具体应用又使它们焕发了无穷的光彩和可√能性。前来攀登你的梦想高峰吧!
