1.项目介绍
东北大学数据科学理学硕士项目是由计算机与信息科学学院和电子与计算机工程系共同开设的跨学科项目，为2016年新增项目。该项目主要培养学生全面综合的数据处理、建模、分析与推理框架。
东北大学数据科学理学硕士项目拥有广泛的核心课程，由计算机与信息科学学院和电子与计算机工程系联合开设，能够帮助学生深度理解计算建模、数据收集与集成、数据存储与检索、数据处理、建模与分析以及可视化的专业知识。此外，不论是计算机与信息科学学院、工程学院还是东北大学合作院校的选修课，都将为东北大学数据科学理学硕士项目的学生提供探索其它相关重要领域或更多复杂技术应用的学习机会。毕业生一般就业岗位为数据科学家和数据工程师，或者继续就读博士学位。
2.先修课要求
所有录取学生，无论背景如何，都需要在开学前1周参加两个入学考试。
分别是：计算机科学和编程基础和统计、概率论和线性代数基础。
如果在考试中成绩低于B，那么学生需要额外修对应的基础课程。
3.课程设置
项目要求5门核心课程，主要为介绍数据科学的基础技术。
算法和数据处理两门核心课程主要研究基本概念和语言，注重数据表示、存储、操作和查询，以及大规模的计算和优化。
机器学习和数据挖掘的两门核心课程介绍了关于数据建模、可视化、揭示关联和预测的概念。Capstone课程(相当于毕业项目)主要展示学生数据科学的整体观点。该项目主要面对有数据和计算机基础的学生。
5门核心课程
算法、数据处理、机器学习、数据挖掘、信息可视化
学生可以在学校选择3门选修课。
4.申请条件
成绩单;
PS，包括相关工作经验的描述;
简历;
三封推荐信。
