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计算机科学硕士学位
快速找到顶级雇主
学位课程包括学术建议、职业支持和体验式学习机会. 通过实习获得实际经验，充实你的简历，并将你与我们庞大的员工网络联系起来, 在你毕业之前就和潜在的雇主建立联系.
提供机会的学位
- 社交媒体网络
- 云服务
- 金融
- 医疗保健
- 专业服务
- 科学
- 制造业
- 零售
职业生涯的结果
- UX/UI产品设计师
- 数字内容和信息设计师
- 数据科学家
- DevOps工程师
- 软件设计师
- 软件架构师
- 人工智能专家
- Web开发人员
- 业务分析师
要点
项目概述
学习加上实际经验
我们非常重视通过实习或顶点研究进行体验式学习. 这种方法可以让你应用和提高你的专业技能, 分析和研究技能, 并在你的专业抱负领域务实地解决问题. 获得宝贵的经验，测试你的理论和实施复杂问题的创造性解决方案，同时获得你需要在你的职业生涯中进步的实践经验.
我们的结果集中在, 严格的课程强调核心计算机科学能力, 同时也在探索机器学习等领域, 数据挖掘, 人机交互, 移动计算, 和网络安全. 我们强调独立的技能培训, 再加上“用数据讲故事”的能力,让你成为一个更有效的数据沟通者. 成为一个全面发展、自信的领导者，随时准备解决职业生涯中遇到的现实问题.
我们的教师具有特定的专业知识，并提供优化的学习过程和所学技术和软技能的实际应用. 容易获得额外的投资组合的潜在选修课, 提供网络安全方面的专业知识, IT体系结构, 和分析, 学生可以构建一个独特的教育经验，专注于自己的职业抱负, 包括主修大数据和人机交互(HCI).
专为您繁忙的日程灵活设计, 我们的课程可以在兼职的基础上完成，并在网上提供, 在校园, 或者混合模式. 全日制学生可以在不到两年的时间内获得学位. 该计划的开始日期是1月和9月.
学习成果和能力-专业研究学院
以下部分将讨论每个凭据的特定编程结果. 硕士阶段的课程, 十大网赌平台专业研究学院所有硕士学位课程的理论框架中包含了五个核心操作能力. 研究生证书不符合相同的整体标准，因为它们被认为重点较窄，更多地应用于实践. 对于硕士水平的证书，这些能力是:
| SPS硕士学位的核心竞争力 | |
|---|---|
| 组织系统或STEM项目的基本要素 | 培养对系统各部分之间相互依赖关系的欣赏和理解，将导致通过制定战略和交付预期任务来有效和高效地协助组织. 对于STEM证书, 在分析和诊断能力方面打下坚实的基础，使学生能够从技术角度取得成功. |
| 道德与社会责任 | SPS课程将强调道德和企业社会责任的重要性, 因此，所有SPS学生都意识到道德行为在商业和职业生活中的优势, 并能从道德的角度行事. 伦理和社会责任的概念通过数据和编程完整性问题的视角扩展到STEM编程，这可以为以公平和公正的方式应用的系统和分析架构提供信息. |
| 应用研究 | 作为专业人士, SPS毕业生将有能力调用研究方法来解决组织和个人遇到的实际问题. 我们的专业重点要求知情研究是知识解决问题的核心价值. |
| 工作动态, 沟通, 职业生涯管理或满足STEM行业标准所需的核心技术 | 工作场所动态涉及组织成员之间的关系, 包括部门关系和人际关系. 有效沟通的能力是成功专业人士的基本技能. 职业生涯是专业人士生活中不可或缺的组成部分, 通过意识到与个人才能相一致的机会，可以使事业最大化. 对于基于stem的项目, 核心技术应用和行业标准将被提出，形成一个成功的工作场所经验的编程和解决问题的能力的基础. |
| 理论基础 | 每个SPS学位都是基于一系列理论的研究领域的一部分，这些理论在应用于挑战时已被证明是有效的. 学生将培养对如何使用论证来解释的鉴赏力, 预测, 理解现象. |
M.S. 计算机科学
计算机科学硕士课程旨在为学生提供先进的规划技能和知识, 设计, 发展, 实现, 测试, 评估和部署, 计算机系统. 具体的研究领域包括大数据和人机交互. 这些技能为解决商业中出现的实际问题奠定了必要的基础, 工业, 政府, 以及其他组织, 以及攻读信息技术博士学位. 我们有信心，我们的学位和它的集中将为毕业生提供必要的技能，作为专业人士工作，并在他们的组织中担任领导角色. 该课程为学生提供了在五个基础上发展操作能力的机会.
| 操作能力 | 学习成果 |
|---|---|
| 组织系统-了解现代计算技术所扮演的组织角色.
课程:MSCS3021 -人机交互 |
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| 道德及社会责任-在公共服务及非牟利机构推行价值观及道德.
课程:MSCS3027 -社会信息学 |
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| 工作动态, 沟通, 职业管理——领导, 管理, 并让组织中的其他人参与进来.
课程:MSDA3060 -数据可视化和故事讲述 |
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| 应用研究-分析信息，有效和高效的决策.
课程:MSCS3098 -定向研究和MSCS3999 -顶点实习 |
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| 理论基础-对业务问题领域的研究，提出改进建议.
课程:MSDA 3050 -应用机器学习 |
|
- 理解和使用通用算法设计和解决问题的技术.
- 学会检查已发表的研究, code, 和其他设计文档来理解所描述和解决的问题.
- 了解大型系统是如何开发和维护的, 重点是测试和软件工程工具.
- 学习数据分析的方法.
- 获得对框架和工具的工作理解，以便做得更好, 信息驱动的业务决策.
- 培养有效地“用数据讲故事”的技能，了解你的听众, 合成结果, 创建有效的仪表盘, 演讲, 和报告.
- 获得人机交互的基本概念和组成部分的工作理解.
核心课程:
- 设计 & 算法分析
- 软件工程
- 操作系统和程序设计语言概览
课程重点和选修课:
大数据集中(选择3)
- 应用数据分析
- 应用机器学习
- 数据仓库和SQL
- 机器学习的高性能计算
人机交互集中(选择3)
- 数据可视化和故事叙述
- 人机交互
- 可用性工程
- 社会信息
附加选修课(选择3)
- 网络架构与设计
- 编译器设计
- 计算机视觉
- 数值分析
- 操作系统
- 实习