2021年10大最佳AI和数据科学硕士课程
新时代，高科技越来越发达。朋友们读了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友应该注意什么？今天，我想和大家分享一条关于科技的知识。我希望你会喜欢它。
世界上一些最好的以技术为主导的学院和大学都开设了这些学科的专业硕士课程，他们通常是研究领域的世界领导者，并与硅谷的企业合作开展前沿项目。
在这个层次学习数据科学和AI会让你成为雇主，因为他们的技术专长可能会超过只有计算机科学学士学位的考生。这也可能是迈向博士学位的一步。
如果你的兴趣不是技术，而是商业导向，你也可以考虑提供人工智能专业的工商管理硕士课程。来自世界领先技术学校之一的课程侧重于数据和机器学习的实际应用，这将是开始该领域高级教育的好地方。对于任何硕士项目，通常都希望你拥有相关领域(例如，计算机科学或数学)的本科学位，但通常围绕这些精确的要求会有一些灵活性。如果你在这个领域积累了丰富的工作经验，还有另一种方法可以让你合格。麻省理工学院的硕士课程和大多数其他课程一样，需要12个月才能完成，旨在为学生提供创业和解决问题的知识和经验。
斯坦福大学统计学硕士：数据科学
另一所世界领先的美国大学斯坦福大学在人工智能研究方面有着出色的成绩，具有全球意义，为学生提供了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”，所以可以认为它比以商业为重点的硕士学位更具理论性。该课程涵盖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、地质统计学和社交媒体分析。
卡内基梅隆大学——计算数据科学硕士
卡内基梅隆大学是另一个在人工智能和数据科学方面拥有世界著名研究和成就的美国机构。别担心，这份榜单不仅仅是针对美国，不可否认的是数据科学和AI领域的世界一流大学还有很多。在这里学习，你将站在现代AI发展的两大开拓者希尔伯特西蒙、艾伦纽厄尔等巨人的肩膀上。
伦敦帝国理工学院-商业分析理学硕士
这门灵活的课程经常被列为世界十大大学之一。它是由商学院提供的。可以是一年制、全日制或两年制的非全日制课程，可以远程学习。研究课题包括大数据管理、分析算法和数据可视化技术。学生还将有机会在实习期间完成课程的一部分，并接受培训，担任商业数据科学事务的顾问。
巴斯大学-数据科学硕士
另一所英国大学正在迅速发展其作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实际的方面，但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-应用计算科学硕士：数据科学
在这个领先的加拿大技术大学攻读应用计算科学硕士的学生可以专注于这个数据科学领域。作为课程的一部分，你将有机会参加为期八个月的工业实习，在那里你将开始使用你开发的知识来解决大数据、人工智能和分析的实际问题。
赫尔辛基大学-数据科学硕士
芬兰投入大量资金培训员工，为人工智能和数据科学的爆炸性增长做准备，其中大部分集中在赫尔辛基大学。学生可以选择专攻与机器学习、计算机视觉和高级分析相关的技术领域，或者这些技术的实际应用。学生将学习评估数据科学和AI技术并进行实践，使其适合适当的任务，并将获得世界一流欧洲机构的高级学位，从而大大增强其就业前景。
科尔技术-商业数据科学硕士
这家领先的巴黎商业与技术学院提供两年制硕士学位，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。它的既定目标是选择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项目。第一年侧重于统计、数学和计算机编程，然后学生可以学习实际的解决问题的技能，包括使用数据和算法来解决业务挑战。
清华大学——高级计算硕士
中国目前是人工智能发展的世界领导者，北京大学硕士学位是国内人工智能和数据科学领域最受尊敬的学位之一。别担心，因为所有课程都是用英语授课，语言障碍不会成为问题。与国内一些著名专家一起探索和深入了解机器学习、大数据和人机交互，与包括微软、IBM在内的大公司合作，与大学的研究人员合作。
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