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宾夕法尼亚大学 · 数据科学 2 个项目

University of Pennsylvania｜数据科学（Data Science）。 下面列出的是该校该方向真实开设的项目：学制、学费、入学时间、语言要求与课程均来自该校该项目本身，不同学校同一方向并不相同。
QS 2027 · 第 15 位QS 学科 数据科学与人工智能 · 第 36 位
宾夕法尼亚大学在本站收录 45 个具体项目　·　其中「数据科学」方向 2 个　·　本站 1 条该方向录取案例

🏫 本校开设的项目（2 个）

同一专业方向在不同院校会拆成不同项目（MPS / MS / MSc / 一年制 / 两年制），下列参数逐项目不同，来源为各校项目公开信息。

数据科学硕士

MSE in Data Science
硕士理科
学制1.5-2年
学费23324美元/ 学期（2 年共约 93,296 美元 学期，按每年 2 学期折算）
入学时间秋季
项目规模40人
语言要求雅思 7.5 · 托福 100 · 托福（新版） 5
GRE / GMATOptional（可选）
就业方向咨询公司、政府机构、互联网科技公司、保险公司、电商平台
岗位分布机器学习工程师、数据工程师、数据科学家、算法工程师、数据分析师
📚 课程设置（68 门，核心课程 2 / 技术选修课程 57 / 限选课程 9）
核心课程2 门
  • ESE 5420数据科学统计学Statistics for Data Science
  • CIS 5450大数据分析Big Data Analytics
技术选修课程57 门
  • DATS 5970硕士论文研究/硕士论文Master's Thesis Research/Master’s Thesis
  • DATS 5990硕士独立研究/硕士独立研究Master's Indep Study/Master’s Independent Study
  • BE 5210脑机接口Brain-Computer Interfaces
  • BE 5660网络神经科学Networked Neuroscience
  • BMIN 5210机器学习的高级方法与健康应用Advanced Methods and Health Applications in Machine Learning
  • BMIN 5220健康领域自然语言处理Natural Language Processing for Health
  • CIS 5360计算生物学基础Fundamentals of Computational Biology
  • CIS 5370生物医学图像分析Biomedical Image Analysis
  • PHYS 5585理论与计算神经科学Theoretical and Computational Neuroscience
  • CIS 5230伦理算法设计Ethical Algorithm Design
  • ECON 7300计量经济学 I：基础Econometrics I: Fundamentals
  • ECON 8310计量经济学 III：横截面计量经济学高级技术Econometrics III: Advanced Techniques of Cross-Section Econometrics
  • ECON 8320计量经济学 IV：时间序列计量经济学高级技术Econometrics IV: Advanced Techniques of Time-Series Econometrics
  • MKTG 7760营销中的应用概率模型Applied Probability Models in Marketing
  • CIS 5050软件系统Software Systems
  • CIS 5500数据库与信息系统Database and Information Systems
  • CIS 5520高级编程Advanced Programming
  • CIS 5550互联网与 Web 系统Internet and Web Systems
  • CIS 5590编程与问题解决Programming and Problem Solving
  • CIS 5730软件工程Software Engineering
  • CIT 5950计算机系统编程Computer Systems Programming
  • MKTG 7120营销决策中的数据与分析Data and Analysis for Marketing Decisions
  • OIDD 6120商业分析Business Analytics
  • STAT 9200抽样调查方法Sample Survey Methods
  • STAT 9210观察性研究Observational Studies
  • STAT 9740社会、行为与生物科学的现代回归Modern Regression for the Social, Behavioral and Biological Sciences
  • STAT 6210面向商业的加速回归分析Accelerated Regression Analysis for Business
  • STAT 5350管理预测方法Forecasting Methods for Management
  • STAT 7220面向商业的预测分析Predictive Analytics for Business
  • CIS 5210人工智能Artificial Intelligence
  • CIS 5220面向数据科学的深度学习Deep Learning for Data Science
  • CIS 5300自然语言处理Natural Language Processing
  • CIS 5800机器感知Machine Perception
  • CIS 5810计算机视觉与计算摄影Computer Vision & Computational Photography
  • CIS 6200机器学习高级专题Advanced Topics in Machine Learning
  • CIS 6250机器学习理论Theory of Machine Learning
  • CIS 6800机器感知高级专题Advanced Topics in Machine Perception
  • ESE 5140图神经网络Graph Neural Networks
  • ESE 6500机器人学习Learning in Robotics
  • ESE 5460深度学习原理Principles of Deep Learning
  • CBE 5250分子建模与模拟Molecular Modeling and Simulations
  • CBE 5440能源与化学转化的计算科学Computational Science of Energy and Chemical Transformations
  • CBE 5590化学与生物系统的多尺度建模Multiscale Modeling of Chemical and Biological Systems
  • MEAM 5270有限元分析Finite Element Analysis
  • MEAM 6460计算力学Computational Mechanics
  • MSE 5610材料科学原子建模Atomic Modeling in Materials Science
  • AMCS 5141高级线性代数Advanced Linear Algebra
  • CIS 5020算法分析Analysis of Algorithms
  • CIT 5960算法与计算Algorithms and Computation
  • CIS 6770算法与复杂性高级专题Advanced Topics in Algorithms and Complexity
  • ENM 5020数值方法与建模Numerical Methods and Modeling
  • ESE 5030仿真建模与分析Simulation Modeling and Analysis
  • ESE 6050现代凸优化Modern Convex Optimization
  • ESE 6740信息论Information Theory
  • OIDD 9300随机模型Stochastic Models
  • STAT 5150高级统计推断 IAdvanced Statistical Inference I
  • STAT 9270贝叶斯统计理论与方法Bayesian Statistical Theory and Methods
限选课程9 门
  • CIT 5900编程语言与技术Programming Languages and Techniques
  • CIT 5910软件开发导论Introduction to Software Development
  • CIS 5150线性代数与优化基础Fundamentals of Linear Algebra and Optimization
  • MATH 5130计算线性代数Computational Linear Algebra
  • CIS 5190应用机器学习Applied Machine Learning
  • CIS 5200机器学习Machine Learning
  • STAT 5710现代数据挖掘Modern Data Mining
  • ENM 5310数据驱动建模与概率科学计算Data-driven Modeling and Probabilistic Scientific Computing
  • ESE 5450数据挖掘：从海量数据集中学习Data Mining: Learning from Massive Datasets

科学计算专业

MSE in Scientific Computing
STEM理科
学制一年
学费75,420美元
入学时间秋季
语言要求雅思 7.5 · 托福 100 · 托福（新版） 5
GRE / GMATOptional（可选）
就业方向科技公司、互联网企业、金融科技、咨询公司、研究机构
岗位分布软件工程师、数据工程师、系统架构师、算法工程师、产品经理

📊 宾夕法尼亚大学 · 数据科学 录取案例（1 条）

以下为被该校该方向真实录取的申请人背景（本科院校 / 专业 / GPA / 语言），可用来判断自己的匹配度
本科层次海外本科 100%
中位数按同制式分别统计（不同 GPA 制式不可合并），样本少于 5 条时只报数量不报中位
本科院校来源：罗切斯特大学（1）
宾夕法尼亚大学数据科学
罗切斯特大学 · 数据科学
海外本科GPA 3.99/4.0
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🧩 该校其他方向的项目（未归入本站方向分类，共 4 个）

这些项目的名称不属于站内现有的专业方向分类（如跨学科、政策类项目），单独列出以便了解该校项目全貌；已抓到学制 / 学费 / 课程的项目可直接点开看该项目本身的完整参数
其他社科人类发展跨学科研究理学硕士（1-2年）详情 ›
地球科学城市空间分析硕士
管理组织动力学理学硕士（12学分）详情 ›
文学文化研究语言、全球化和跨文化研究硕士（2年）详情 ›

🏅 本校该方向的学科名次

QS 学科（2026）数据科学与人工智能 第 36 位
QS 综合排名QS 2027 · 第 15 位
USNews 世界排名未收录
该校上榜学科41 个
数据科学与人工智能在该校的学科页 › 该学科全部院校 ›

🏫 同方向的其他院校

按 QS 学科名次排列，可横向对比不同学校同一方向的项目设置与学费
QS 学科院校国家 / 地区
第 1 位 麻省理工学院Massachusetts Institute of Technology 美国
第 2 位 斯坦福大学Stanford University 美国
第 3 位 新加坡国立大学National University of Singapore 新加坡
第 4 位 南洋理工大学Nanyang Technological University 新加坡
第 5 位 卡内基梅隆大学Carnegie Mellon University 美国
并列第 6 位 加州大学伯克利分校University of California, Berkeley 美国
并列第 6 位 牛津大学University of Oxford 英国
第 8 位 哈佛大学Harvard University 美国
数据科学：全部开设院校 ›

🔗 宾夕法尼亚大学的其他专业方向

计算机科学36材料科学与工程57=工业工程与系统工程83=机械工程83=机器人学83=电子与电气工程99=环境工程151-200
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学制 / 学费 / 语言要求 / 申请节奏为按国家（地区）通行区间整理的参考值，各校每年均可能调整，最终以院校官网公布为准；本站不提供中介服务。 排名数据：QS 名次来自 QS 官方榜单整理，U.S. News 名次整理自 Ranking Radar 公开数据集（CC-BY-4.0），原始榜单 © U.S. News & World Report。