2021年10大最佳AI和数据科学硕士课程

一些世界上最好的科技主导的学院和大学在这些学科上提供专门的硕士学位课程，而且它们通常也是研究的世界领导者，并与硅谷的企业合作进行了最前沿的项目。

在此级别上学习数据科学和AI会将您标记为雇主，因为他们的技术专长可能会超过仅拥有计算机科学学士学位的候选人。这也可能是迈向博士学位的一步。

如果您的兴趣不是技术而是业务导向，那么也有可能会考虑开设AI专业化MBA课程。来自世界领先的技术学校之一的课程着重于数据和机器学习的实际应用，将是开始该领域高级教育的好地方。对于任何硕士课程，通常都希望您拥有相关领域的本科学位(例如，计算机科学或数学)，但是围绕这些精确要求通常会有一定的灵活性。如果您在该领域积累了丰富的工作经验，那么另一条可以使您合格的途径。麻省理工学院的硕士课程与其他大多数课程一样，需要12个月才能完成，旨在为学生提供知识和经验，以着手开展业务并解决问题。

斯坦福大学–统计学硕士：数据科学

斯坦福大学是另一所世界领先的大学，在人工智能研究方面拥有非常出色的往绩，具有全球意义，并为学生提供强大的实践技能和人工智能领导潜力。本课程专门研究“以计算为重点的数据科学”，因此与以商业为重点的硕士学位相比，它可以被视为更具理论性，课程涵盖了科学家和工程师的高级软件开发，多核计算和统计理论。但是，选修课可以应用在一些应用领域，包括数据驱动医学，神经影像技术，地统计学和社交媒体分析。

卡内基·梅隆(Carnegie Mellon)–计算数据科学硕士

卡内基·梅隆(Carnegie Mellon)是另一家在AI和数据科学方面的研究和成就举世闻名的机构。不用担心，该列表并不仅仅针对，但无可否认，在数据科学和AI方面，有很多世界一流大学。在这里学习，您将站在赫伯特·西蒙(Herbert Simon)和艾伦·纽厄尔(Allen Newell)等巨人的肩膀上，这是现代AI开发的两位伟大先驱。

伦敦帝国学院-商业分析理学硕士

这项灵活的课程经常被列入世界十大大学之列，它是通过商学院提供的，可以是一年制，全日制课程或两年制非全日制课程，可以远程学习。研究主题包括大数据管理，分析算法和数据可视化技术。学生还将有机会在工作实习中完成课程的一部分，并接受培训以担任有关业务中数据科学事务的顾问。

巴斯大学–数据科学理学硕士

另一所英国大学正在迅速发展成为数据科学卓越中心的声誉。本课程教授使用机器学习和高级分析算法所需的基本软件技能。重点是核心能力和基础知识，而不是其他课程所涵盖的更多实际方面，但是学生可以在第二学期的研究任务中选择在应用领域工作。数据科学模块的软件技能还包括评估软件包和编程语言是否适合实际任务。

多伦多大学–应用计算理学硕士：数据科学

在这所领先的加拿大技术大学攻读应用计算理学硕士的学生可以专注于这一数据科学领域。作为课程的一部分，您将有机会参加为期八个月的工业实习，在那里您将开始运用自己开发的知识来解决大数据，人工智能和分析的现实问题。

赫尔辛基大学–数据科学硕士学位

芬兰已投入大量资金培训其员工，以准备好利用人工智能和数据科学的爆炸式增长，其中大部分工作都集中在赫尔辛基大学。学生可以选择专门研究与机器学习，计算机视觉和高级分析有关的技术领域，或这些技术的实际应用。学生将学习评估数据科学和AI技术与实践，以使其适合于合适的任务，并将获得来自世界一流欧洲机构的高级学位，从而大大提升其就业前景。

ÉcolePolytechnique –商业数据科学理学硕士

这所领先的巴黎商业技术学校提供为期两年的硕士课程，专注于满足训练有素的数据科学专业人员的全球业务需求。其既定目标是选拔具有技术和商业知识的双技能毕业生来领导行业中的数据和智能计算计划。第一年的重点是统计学，数学和计算机程序设计，然后学生才可以学习实用的解决问题的技能，包括使用数据和算法来解决业务挑战。

清华大学–先进计算硕士

目前是人工智能发展的世界领导者，而这所北京大学的硕士学位是该国人工智能和数据科学领域最受推崇的学位之一。不用担心由于所有课程均以英语授课，因此语言障碍不会成为问题。与该国的一些著名专家一起探索并获得对机器学习，大数据和人机交互等主题的深入理解，并与包括微软和IBM在内的大型公司合作，与该大学的研究人员合作。

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