苏黎世联邦理工学院DS项目解析

发布时间:2021-09-09    文章来源: 至领留学    点击:119次

苏黎世联邦理工学院数据科学硕士(Master in Data Science)由计算机科学系、数学系、信息技术与电子工程系合办。该项目致力于培养出下一代数据科学家,学生将会参与到数据科学的所有任务之中

  苏黎世联邦理工学院(Eidgenössische Technische Hochschule Zürich),简称苏高工(ETH Zürich或ETHZ),是瑞士的两所联邦理工学院之一,世界最著名的理工大学之一,享有“欧陆第一名校”的美誉。教研领域涵盖建筑、工程学、数学、自然科学、社会科学和管理科学。

  数据科学硕士(Master in Data Science)由计算机科学系、数学系、信息技术与电子工程系合办。该项目致力于培养出下一代数据科学家,学生将会参与到数据科学的所有任务之中,即从建模到模型的实施和验证。此外项目的一部分是数据科学实验室,学生可以在跨学科的实际应用中解决特定问题。

  入学要求

  学历背景:学生必须获得计算机科学、数学、电子工程、物理学、机械工程或相关专业的学士学位;必须在数学、编程与算法领域具有扎实基础。

  GPA:苏高工并不对最低GPA做出要求,但是学生必须在学士期间取得优异成绩。

  GRE:未在欧盟/欧洲自由贸易联盟成员国中取得学士学位的学生必须参加GRE考试,苏高工强烈建议所有学生都参加GRE考试。

  语言要求:如果学生满足1.母语为英语;2.在澳大利亚、爱尔兰、加拿大、新西兰、英国或美国取得英语教学的某专业的学士学位(学制最少3年);3.持有瑞士的结业证书;4.获得苏高工或洛桑联邦理工学院的学士学位以上条件任一,则无需提供语言证明;不满足的学生需要提供下列任意一种证明。

语言证书 成绩要求 时间要求
欧洲共同语言参考标准 C1
雅思A类(或A类线上测试) 7.0 两年内
托福iBT/最佳托福iBT/托福iBT家庭版 100 两年内
剑桥通用英语第四级(原CAE) B(最低分数193) 两年内
剑桥通用英语第五级(原CPE) C(最低分数200) 五年内

  学制与费用

  学制:两年全日制,9月入学。

  项目费用:每学期的学费为730瑞士法郎,额外的强制费用为69瑞士法郎。

  工作与学习

  尽管前两个学期可以兼职,但由于课程要求很高,兼职可能会影响学生按时毕业,苏高工不建议这样做。

  一旦被录取,学生可以直接与教师联系担任助教或者科研助理。关于助教岗位的更多信息请查阅链接。

  苏高工共为希望攻读该项目的优秀学生提供两项奖学金——ESOP(卓越奖学金和机会计划)和计算机科学系奖学金。

  申请时间

  需要准备签证或申请奖学金的学生需在11月15日至12月15日内提交申请,不需要准备签证的学生可在3月1日至3月31日内提交申请。

  课程介绍

  课程学分要求为120学分,其中核心课程与跨学科选修课(72学分)、数据科学实验室(14学分)、研讨课(2学分)、科学视角(2学分)、毕业论文(30学分)。核心课程又分为三类:数据分析类(至少修读16学分)、数据管理类(至少修读16学分)与核心选修课(至少修读10学分)。

  核心课程

  数据分析:信息与学习(至少修读一门)

课程代码 课程英文名称 课程中文名称 学分
252-0535-00 Advanced Machine Learning 高级机器学习 10
227-0423-00 Neural Network Theory 神经网络理论 4
227-0434-10 Mathematics of Information 信息数学 8

  数据分析:统计学(至少修读一门)

课程代码 课程英文名称 课程中文名称 学分
401-3621-00 Fundamentals of Mathematical Statistics 数理统计基础 10
401-3632-00 Computational Statistics 计算统计学 8

  数据管理与处理

课程代码 课程英文名称 课程中文名称 学分
263-3010-00 Big Data 大数据 10
263-3845-00 Data Management Systems 数据管理系统 8
263-4500-00 Advanced Algorithms 高级算法 9
261-5110-00 Optimization for Data Science 数据科学优化 10

  核心选修课

课程代码 课程英文名称 课程中文名称 学分
261-5130-00 Research in Data Science 数据科学研究 6
227-0155-00 Machine Learning on Microcontrollers 单片机上的机器学习 6
252-1407-00 Algorithmic Game Theory 算法博弈论 7
252-1414-00 System Security 系统安全 7
252-3005-00 Natural Language Understanding 自然语言理解 5
263-0006-00 Algorithms Lab 算法实验 8
263-0009-00 Information Security Lab 信息安全实验 8
263-2400-00 Reliable and Interpretable Artificial Intelligence 可靠且可解释的人工智能 6
263-2800-00 Design of Parallel and High-Performance Computing 并行与高性能计算设计 9
263-3210-00 Deep Learning 深度学习 8
263-5210-00 Probabilistic Artificial Intelligence 概率人工智能 8
263-5902-00 Computer Vision 计算机视觉 8
252-0211-00 Information Security 信息安全 8
252-0526-00 Statistical Learning Theory 统计学习理论 8
252-0538-00 Shape Modeling and Geometry Processing 形状建模和几何处理 7
252-0579-00 3D Vision 三维视觉 5
263-0007-00 Advanced Systems Lab 高级系统实验 8
263-0008-00 Computational Intelligence Lab 计算智能实验 8
263-2925-00 Program Analysis for System Security and Reliability 系统安全性和可靠性的程序分析 7
263-3710-00 Machine Perception 机器感知 8
263-3855-00 Cloud Computing Architecture 云计算架构 9
263-4400-00 Advanced Graph Algorithms and Optimization 高级图算法及优化 8
263-5300-00 Guarantees for Machine Learning 机器学习先修 7
401-0625-01 Applied Analysis of Variance and Experimental Design 应用方差分析与实验设计 5
401-3054-14 Probabilistic Method in Combinatorics 组合数学中的概率方法 6
401-3601-00 Probability Theory 概率论 10
401-3612-00 Stochastic Simulation 随机模拟 5
401-3622-00 Statistical Modelling 统计建模 8
401-3627-00 High-Dimensional Statistics 高维数理统计 4
401-3901-00 Mathematical Optimization 数学优化 11
401-4521-70 Geometric Tomography - Uniqueness, Statistical Reconstruction and Algorithms 几何层析成像——唯一性,统计重建和算法 4
401-4619-67 Advanced Topics in Computational Statistics 计算统计高级主题 4
401-4623-00 Time Series Analysis 时间序列分析 6
401-0674-00 Numerical Methods for Partial Differential Equations 偏微分方程数值方法 10
401-3052-10 Graph Theory 图论(学时4h/周) 10
401-3052-05 Graph Theory 图论(学时2h/周) 5
401-3602-00 Applied Stochastic Processes 应用随机过程 8
401-4628-16 Estimation and Testing under Sparsity 稀疏性下的估计和测试 4
401-4632-15 Causality 因果论 4
401-4944-20 Mathematics of Data Science 数据科学数学原理 8
401-6102-00 Multivariate Statistics 多元统计 4
701-0104-00 Statistical Modelling of Spatial Data 空间数据统计建模 3
227-0101-00 Discrete-Time and Statistical Signal Processing 离散时间和统计信号处理 6
227-0417-00 Information Theory I 信息论I 6
227-0445-10 Mathematical Methods of Signal Processing 信号处理的数学方法 6
227-0689-00 System Identification 系统识别 4
227-0150-00 Systems-on-chip for Data Analytics and Machine Learning 数据分析和机器学习的片上系统 6
227-0224-00 Stochastic Systems 随机系统 4
227-0420-00 Information Theory II 信息论II 6
227-0427-10 Advanced Signal Analysis, Modeling, and Machine Learning 高级信号分析、建模与机器学习 6
227-0558-00 Principles of Distributed Computing 分布式计算原理 7
227-0560-00 Deep Learning for Autonomous Driving 用于自动驾驶的深度学习 6
151-0563-01 Dynamic Programming and Optimal Control 动态规划与最优控制 4
151-0566-00 Recursive Estimation 递归估计 4
402-0461-00 Quantum Information Theory 量子信息论 8
402-0448-01 Quantum Information Processing I: Concepts 量子信息处理I:概念 5

  编辑:翁晓兰

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