下列课程至少修满12学分:
数学601 分析学概论(4)
本课程提供方法的介绍性概述, 数据分析这一不断发展的领域中的概念和当前实践. 要涵盖的主题包括数据收集, 信息决策的分析和可视化以及统计推理方法. 学生将使用当前的统计软件探索这些主题. 一些重点还将给予数据分析的伦理原则.
605年数据 -数据可视化 & 报告(4)
本课程的重点是收藏, 准备, 分析数据来创建可视化, 指示板, 以及可以用来交流关键业务见解的故事. 学生 will learn how to structure and streamline data analysis projects and highlight their implications efficiently using the most popular visualization tools used by businesses today.
611年数据 -应用机器学习(4)
本课程探讨了机器学习的两个主要领域:有监督和无监督. 主题包括线性回归和逻辑回归, 概率推理, 支持向量机, 人工神经网络, 聚类, 还有降维, 和编程.
ISEC 610 -资讯保障(4)
本课程涵盖了企业环境中安全的基础知识. 包括风险和漏洞的覆盖范围, 威胁建模, 政策的形成, 控制和保护方法, 加密和身份验证技术, 网络安全, 密码学, 人员和物理安全问题, 还有伦理和法律问题. This foundational course serves as an introduction to many of the subsequent topics discussed in depth in later security courses. 注意:本课程有监考考试。. 如果学生使用在线监考,这种考试需要额外的技术.
ISEC 620 -软件和应用程序安全(4)
今天,从金融到制造业,软件几乎是每一个行业的核心. Software pervades everyday life in expected places like phones and computers but also in places that you may not consider such as toasters, 恒温器, 汽车, 甚至是灯泡. 安全 flaws in software can have impacts ranging from inconvenient to damaging and even catastrophic when it involves life-critical systems. 如何设计和构建软件以最小化缺陷的存在或减轻它们的影响? 本课程着重于识别软件开发过程, 模型, 并减轻对各种软件的威胁. 主题包括威胁建模框架, 攻击树, 攻击库, 防守战术, 安全的软件开发生命周期, web, 云, 还有人为因素.
ISEC 640 -密码学(4)
The cryptographic primitives of enciphering/deciphering and hashing are the two main 方法 of preserving confidentiality and integrity of data at rest and in transit. 因此,对密码技术的研究是安全从业者的主要兴趣. 这门课 will cover the important principles in historical and modern 密码学 including the underlying information theory, 数学, 和随机性. 重要的技术,如流密码和分组密码, 对称和非对称密码学, 公开密码匙基础设施, 探索重点交流. 最后, 哈希和消息身份验证代码将作为一种保持数据完整性的方法进行研究.
645年薪酬 -面向对象设计 & 练习(4)
本课程调查当前软件开发和软件设计的实践, 特别是在面向对象的设计领域. 本课程将研究和对比当前和前沿的方法和实践, 包括敏捷, 极限编程, 测试驱动设计, 模式, 面向方面的编程, 模型驱动的体系结构, 统一建模语言, 以及集成开发环境.
650年薪酬 —系统架构 & 工程(4)
本课程涵盖了软件系统工程的主题. 它的范围是软件系统的整体体系结构设计,重点是分布式体系结构. 解决了以体系结构为中心的软件开发周期和项目管理中的问题.
670年薪酬 -人工智能的应用(4)
本课程从应用的角度介绍人工智能(AI). 在介绍了一些基本概念和技术(例如搜索和知识表示)之后, the course illustrates both the theoretical foundation and application of these techniques with examples from a variety of problems.
该课程调查了人工智能领域的广泛活跃领域,如机器学习, 人工神经网络, 进化计算, 机器人, 智能代理和仿生人工智能方法. 它在工程方法和理论之间取得了平衡.
Exercises include hands-on application of basic AI techniques as well as selection of appropriate technologies for a given problem. The principal topics in the selected areas are also coupled with projects where groups of students will participate in the creation of AI-based applications.
610年薪酬 -计算机科学实习(1-4)
这门课 provides MSCS students the opportunity to further their education with relevant work experience in the field of 计算机科学. 这个实习是学生、教师和就业主管之间的一个持续的研讨会. 它包括学习合同(课程实践培训[CPT]信息), 或其他), 与教师代表定期开会, 具有与MSCS课程其他选修课程同等水平的专业经验. 学习合同中规定了要提交的材料的规格. 不能保证所有申请人都能参加.
699年薪酬 计算机科学研究生独立学习(1-4)
Independent studies courses allow students in good academic standing to pursue learning in areas not covered by the regular curriculum or to extend study in areas presently taught. 学习在教师的监督下进行,评分以及格/不及格为基础. 针对国际学生, 经课程主任同意,可将课程实践训练作为独立学习. (详情见学术公报的“独立研究”部分.)