约翰霍普金斯大学的数据科学硕士学位将提供应用数学、统计学和计算机科学方面的培训，作为理解和欣赏现有数据科学工具的基础。我们的项目旨在培养下一代数据科学的领导者，通过强调将现实世界中数据驱动的问题转化为数学问题所需的技能，然后通过使用多种科学工具来解决这些问题。
核心课程
•EN.553.636数据科学导论
•统计学-统计学导论(EN.553.630)，贝叶斯统计(EN.553.632)，统计理论I (EN.553.730)，统计理论II (EN.553.731)
•机器学习-统计机器学习:方法、理论和应用(PH.140.644)，机器学习(EN.601.675)，统计机器学习(EN.601.775)，机器学习(EN.553.740)
•优化-非线性优化I (EN.553.761)，非线性优化II (EN.553.762)，凸优化(EN.553.765)
•计算-数据处理(EN.553.688)，并行编程(EN.601.620)
重点领域- 3门课程
先修课程要求
•微积分，通过多变量微积分
•线性代数
•微分方程
•概率与统计
•微观经济学和宏观经济学*
•计算机编程(例如，在c++中)
•至少两门校对课程
其它要求
录取决定基于四个主要因素:数学课程背景、成绩(GPA)、研究生入学考试(GRE)分数和推荐信。
如果申请人不是以英语为母语的人，要求托福成绩不低于100分(IBT)/ 250分(CBT)/ 600分(PBT)，或者雅思成绩不低于7分。
