新加坡國立大學數據科學與機器學習(Data Science and Machine Learning,以下縮寫DSML)理學碩士學位項目由理學院的數學系和統計與應用概率系、計算機學院的計算機科學系合辦,并得到工程學院和蘇瑞福公共衛生學院在教學上的大力協助。
整合新國大數個亞洲第一專業實力,DSML碩士項目成為全球卓越人才競相申請的目標。2021年8月入學的申請即將于2020年10月15日開放,2021年1月31日截止。
DSML專業走在科研和應用領域的尖端,畢業生的就業前景輝煌——數據工程師、數據分析科學家、大數據分析專家、金融分析、商業分析、生物信息學專家……金融、醫療、制造業、電子商務、新能源等等,未來對DSML人才的需求巨大,而DSML專家也將在各行各業發揮重要作用,對關鍵決策給予無可替代的建議——用數據說話的分析。
在40學分的新國大DSML碩士項目課程框架中,核心模塊課程包括行業大數據概論、大規模數據驅動型推理的優化、機器學習基礎、云計算,以及行業咨詢和應用項目。
選修模塊課程可以在以下模塊自由選擇:面向數據科學家的深度學習、行業數據挖掘、行業大數據、計算機視覺數據科學、定量金融數據科學、物聯網數據科學、醫療保健數據科學課程組合、數學課程組合、統計課程組合、計算課程組合。
在亞洲乃至全球受人尊敬的教學團隊使得這一項目更具吸引力。
DSML碩士項目學術主任張洛欣(Zhang Louxin)博士是新國大數學系及綜合科學與工程研究生院教授。他在加拿大滑鐵盧大學獲得計算機科學博士學位。他的研究興趣包括數據科學在生物醫學中的應用,復雜網絡和傳染病傳播建模。他曾擔任國際分子生物學智能系統會議和歐洲計算生物學會議等多個國際生物信息學會議的項目委員會成員/主席,并擔任八種國際生物信息學期刊的編輯委員/客座編輯。
訪問新國大官網,或關注NUS Masters Programmes官方公眾號,你可以查閱到關于項目的師資和課程信息。
比如:應用數學及其在圖像和數據科學中的應用、計算調和分析、計算機視覺;大規模分布式系統中的算法的可擴展性和容錯性、退避協議、動態圖算法、無線網絡、魯棒調度和臨時區塊鏈的研究;深度學習、優化、應用動力學系統以及數據科學在計算和實驗科學問題中的應用;為非平穩、高頻和大維復雜數據定制的統計建模和機器學習方法,商業智能、預測、文本挖掘和情感分析以及網絡分析;精準醫學、診斷醫學、預測方法、光滑估計方法和統計學習;利用優化、概率論和偏微分方程等工具解決應用統計學中的問題……
這些令人振奮、深具挑戰性的領域研究,都是DSML碩士項目教學團隊的研究專長,同時,這些知識在不同行業的具體應用又使它們煥發了無窮的光彩和可能性。前來攀登你的夢想高峰吧!
