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苏黎世大学硕士研究生专业数据科学属于数学-自然科学院。扩展资料：苏黎世大学（德文：Universität Zürich；英文：University of Zurich；简称UZH）坐落于瑞士联邦苏黎世，世界级顶尖名校。该校成立于1833年，经过180多年的洗礼，如今已成为瑞士规模最大、实力最强的综合性大学，同时也跻身欧洲十大名校之一。是世界著名的研究型大学，欧洲研究型大学联盟成员。其校友包括第一届诺贝尔物理学奖得主伦琴、"世纪伟人"爱因斯坦、干扰素的共同发现者让·林登曼等12名诺贝尔奖得主。作为瑞士乃至全欧洲最具活力的大学之一，苏黎世大学在理学、医学、生命科学、社会科学等领域享有盛名，在世界范围内起着领军作用。苏黎世大学与其比邻的苏黎世联邦理工学院实现了设施和教学资源共享，并开展了一系列紧密的研究合作，共同组建和运行包括Life Science Zurich Graduate School，Neuroscience Center Zurich，Center of Competence Finance in Zurich等在内的十余所联合机构。苏黎世大学（德文：Universität Zürich，UZH）已经成为一座享有国际声誉的教育和科研中心。共分为7个学院：神学院、法学院、经济学院、医学院、兽医学院、文哲学院、数学-自然科学院。苏黎世大学在分子生物学、大脑研究和人类学等领域具有开拓性的研究实力。其大学医院和兽医医院，也具有一流的设施和科研实力。第一届诺贝尔物理学奖得主、X射线的发现者伦琴是以及"世纪伟人"爱因斯坦均在苏黎世大学获得博士学位。
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mscs是计算机科学硕士，英文全称：Master of Science in Computer Science。计算机科学是系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何实现与应用的实用技术的学科。计算机科学包含很多分支领域，硕士阶段将计算机专业细分为计算机科学、网络安全、人工智能、软件工程等多个方向并注重项目实践教学。计算机科学研究也经常与其它学科交叉，比如数学、工程学、认知科学和经济学等，因此有数据科学、计算机工程、数字健康、生物信息学等交叉性学科专业。
计算机科学硕士申请条件： 申请计算机科学硕士专业，必须持有经过认可的院校授予的学士学位。如果没有学士学位，但是能证明具备同等资历，也可以被录取。
申请人必须满足以下条件：
一、能够用高级程序语言比如C、 C++、Java书写程序。
二、 理解计算机功能结构和运行系统。
三、了解软件工程。
四、懂得数学分析、算法分析和计算机科学理论基础。
五、将所有必须的材料提交至研究生办。
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数据科学与大数据技术专业（英文名Data Science and Big Data Technology），简称数据科学或大数据，旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。
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"数据科学与大数据技术属于计算机类别。是一门普通高等学校本科专业，属于计算机类专业，基本修业年限为四年，授予理学或工学学士学位。
该专业培养德、智、体、美、劳全面发展，掌握数据科学的基础知识、理论及技术，包括面向大数据应用的数学、统计、计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理，统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。了解自然科学和社会科学等应用领域中的大数据，具有较强的专业能力和良好的外语运用能力，能胜任数据分析与挖掘算法研究和大数据系统开发的研究型和技术型人才。
数据科学与大数据技术专业(英文名Data Science and Big Data Technology)，简称数据科学或大数据，旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力，具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。
主要课程
C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理，大数据管理、大数据实践等课程。
主干课程
课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，具体课程包括：大数据概论、大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法、多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法等。
培养目标
本专业旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型卓越人才。
培养规格
学制与学位
学制：四年。
授予学位：理学或工学学士。
参考总学分：建议参考总学分为140~180学分。
就业领域
该专业学生主要有三大就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如大数据分析师、大数据工程师等。
毕业生能在互联网企业、金融机构、科研院所、高等院校等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作，亦可从事各行业大数据系统的集成、设计、开发、管理、维护等工作，也适合在高等院校及科研院所的相关交叉学科继续深造，政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。
岗位类型
企业提供的大数据岗位按照工作内容要求，可以分为以下几类：
①初级分析类，包括业务数据分析师、商务数据分析师等。②挖掘算法类，包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。③开发运维类，包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。④产品运营类，包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。
考研方向
该专业学生可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。
