項目概況
喬治城大學（Georgetown University）又譯喬治敦大學，是建立于1789年的天主教耶稣會大學，也是美國最古老的大學之一，以社會科學見長，擁有出色的聲譽。喬治敦大學位于美國首都華盛頓哥倫比亞特區，是一所世界一流的私立精英學府，位列2019福布斯美國大學排行榜第15名，2020U.S. News美國最佳大學排名第24名。
資料科學與分析碩士（Master of Science in Data Science and Analytics） 屬于專業碩士項目，課程包括大資料和雲計算，機器學習和深度學習，互動式和複雜可視化方法，進階資料庫，自然語言處理，高等數學和統計模組化等。使用的語言包括R，Python和SQL。完成課程的學生将從事商業智能、精準醫療、政策分析、金融、市場營銷、網上銀行、大資料基礎架構以及雲計算等領域的相關工作。
入學要求
攻讀該項目的學生大學GPA最低為3.0（4.0分制）,且需要在大學期間完成以下課程：
| 類型 | 課程英文名稱 | 學分 | 課程中文名稱 |
| 必修 | Multivariable Calculus | 3 | 多元微積分 |
| 必修 | Calculus-based Statistics | 3 | 基于微積分的統計學 |
| 必修 | Computer Programming | 3 | 計算機程式設計 |
| 推薦完成 | Linear Algebra | 3 | 線性代數 |
| 推薦完成 | Data Structures | 3 | 資料結構 |
| 推薦完成 | Algorithm Analysis and Design | 3 | 算法分析設計 |
注：若大學有未修課程，可以在指定連結網站線上學習：https://analytics.georgetown.edu/admissions/requirements/ (多為coursera平台課程)
語言成績要求
- 托福（TOEFL）不低于100分（iBT考試）或雅思（IELTS）不低于7.5分，不需要GRE。
畢業要求
攻讀資料科學與分析碩士學位的學生必須完成30個學分，累積GPA不低于3.00。
課程介紹
核心必修課（5門）
| 課程代碼 | 課程英文名稱 | 學分 | 課程中文名稱 | 學期 |
| 線上 | Advanced Programming Topics | 進階程式設計主題 | 先修 | |
| ANLY 501 | Introduction to Data Analytics | 3 | 資料分析入門 | 秋季 |
| ANLY 502 | Massive Data Fundamentals | 3 | 大資料基礎 | 春季 |
| ANLY 503 | Scientific and Analytical Visualization | 3 | 科學和分析可視化 | 秋季 |
| ANLY 511 | Probabilistic Modeling and Statistical Computing | 3 | 機率模組化和統計計算 | 秋季 |
| ANLY 512 | Statistical Learning for Analytics | 3 | 統計學習分析 | 春季 |
選修課（任選5門）
| 課程代碼 | 課程英文名稱 | 學分 | 課程中文名稱 | 學期 |
| ANLY 520 | Effective Presentation for Technology & Science | 3 | 科學與技術有效展示 | 秋季 |
| ANLY 521 | Computational Linguistics – Advanced Python | 3 | 計算語言學-Python進階 | 春季 |
| ANLY 530 | Data Ethics Privacy & Security | 3 | 資料道德隐私與安全 | 春季 |
| ANLY 550 | Structures and Algorithms for Analytics | 3 | 資料分析結構與算法 | 秋季 |
| ANLY 555 | Data Structures, Objects, and Algorithms in Python | 3 | Python中的資料結構，對象和算法 | 秋、春季 |
| ANLY 560 | Time Series | 3 | 時間序列 | 春季 |
| ANLY 561 | Optimization | 3 | 最優化 | 秋季 |
| ANLY 565 | Advanced Analytics and Applied Math for Streaming and High Dimension Data and Applications | 3 | 流式高維資料及應用軟體中的進階分析和應用數學 | 春季 |
| ANLY 580 | Natural Language Processing for Data Analytics | 3 | 用于資料分析的自然語言處理 | 秋季 |
| ANLY 585 | Geographic Information Systems (GIS) and Applications | 3 | 地理資訊系統（GIS）和應用 | 秋季 |
| ANLY 590 | Neural Networks and Deep Learning | 3 | 神經網絡與深度學習 | 秋季 |
| ANLY 599 | Storytelling, Data Communication and Decision Science | 3 | 故事講述資料通信和決策科學 | 春季 |
| ANLY 601 | Advanced Machine Learning | 3 | 機器學習進階 | 秋季 |
| ANLY 640 | Relational and Semi-Structured Databases and SQL Programming | 3 |
![27. Remove Element(清單)題目代碼[圖]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACwAAAAAAQABAAACAkQBADs=)