布朗大学

项目介绍

• 布朗大学健康信息学理学硕士项目强调将理论基础与真实世界应用结合，面向具有不同背景、兴趣和职业路径的学习者提供基础性与应用性训练。项目通过课程、项目与实习、研讨会展示、读书会讨论和工作坊，以及社区资源与活动，帮助学生建立健康与医疗、数据科学与人工智能、社会与行为科学、健康信息技术与数字健康、专业素养、领导力和团队协作等方面的能力。
• 项目还侧重于让学生运用前沿分析方法提升医疗诊断准确性、制定个性化治疗方案，并更顺畅地协调跨医疗团队和整个医疗生态系统中的患者照护。

项目介绍

• 布朗大学创新与创业管理硕士项目强调将理论知识与实践技能结合，帮助学生应对快速变化的商业与技术环境。项目侧重于培养金融、战略、营销、技术评估、决策、全球化与管理等核心商业能力，并训练学生运用技术获取竞争优势、管理技术变革、将创新融入商业战略。
• 项目还重视创造力技巧与设计思维，帮助学生开发新颖解决方案并应对商业与社会中的复杂挑战；同时通过实习、沉浸式体验和跨学科课程安排，支持学生把课堂学习转化为面向创新、创业和技术驱动变革的实际能力。

项目介绍

• 布朗大学公共事务硕士项目致力于培养并提升未来的全球领导者，使其能够应对紧迫的社会挑战。项目强调在政府、政治以及非营利和私营部门中开展公共政策相关工作，帮助学生形成分析、沟通、战略领导、问题解决、定量和管理能力，并能够制定和实施基于证据的有效解决方案。
• 项目还通过为期一年的加速课程和Policy in Action Project强化实践导向训练，帮助学生把学术与职业经验结合起来，围绕真实的政策相关问题开展分析，并可通过选修课程按自身政策兴趣、学术方向或职业目标定制学习路径。

项目介绍

• 布朗大学社会数据分析理学硕士项目旨在培养学生掌握高级数据收集与分析技术，重点训练定量与定性的数据收集和分析方法，并结合空间分析、市场研究和高级多元方法，为从事社会研究相关工作打下基础。
• 项目同时强调将方法能力应用到真实社会科学数据分析中，帮助学生形成务实且具逻辑性的分析能力；课程还包含可选的强化研究实习，并提供由教师指导的研究实践或校外组织中的应用性数据分析训练。

语言门槛

摘自 该项目官网页面，仅供参考；语言要求每年可能调整，递交前请以大学官网为准。

项目介绍

• 布朗大学教学教育硕士项目旨在培养能够进行批判性反思、并对中学教学产生积极影响的教师，帮助学生在课程学习与K-12课堂实践之间建立紧密联系，通过将理论与实践持续整合，形成深度而有意义的专业理解。
• 项目还强调对教育社会情境及其对学生、家庭、社区和学校影响的理解，侧重于包容性教学、学习差异、支持双语学习者、课程设计、评估以及基于数据和批判性反思的持续改进，培养学生在多元社区中以同理心、文化胜任力和学科严谨性开展教学，并推动课堂与政策层面的积极改变。

申请要求

• 我们希望申请人之前有过儿童或青少年的工作经验，但不是必须。
• 申请人应具有所选学科专业的学士学位或在相关领域进行过大量研究。

项目介绍

• 布朗大学化学与环境工程硕士项目强调跨学科思维，要求学生建立工程科学的广泛基础，并在所选工程方向上获得更深入的专业训练。项目同时注重把理论用于实践，帮助学生通过研究和设计项目把课堂学习转化为实际能力。
• 项目还强调在开放式文理课程背景下提升沟通、批判性思维，以及在专业与工程实践中有效协作的能力，以支持学生在复杂工程问题中形成更强的分析与应用能力。

项目介绍

• 布朗大学数据科学硕士是一个全日制线下项目，旨在帮助学生系统掌握数据科学的方法、算法和理论基础。项目课程涵盖数学、统计学和计算机科学，并重点训练数据库工程、数据可视化、机器学习和深度学习等能力。
• 项目还通过不同领域的前沿数据科学问题培养学生处理真实数据、选择分析方法和解决实际问题的能力，同时使学生了解数据科学应用涉及的伦理与社会问题。

申请要求

建议修过至少一年的微积分、一个学期的线性代数、一个学期的微积分概率论与数理统计和编程课程

项目介绍

• 布朗大学数据驱动计算工程与科学理学硕士项目面向希望进入计算工程、工程物理科学以及相关研究或实践领域的学生，强调通过高阶模拟、建模与机器学习建立扎实的技术能力，并理解这些方法在工业和国家实验室中的作用。项目同时帮助学生掌握计算工程与机器学习所需的基础知识与实践技能，包括非线性有限元分析、物理建模与数据科学的结合，以及使用MATLAB、Python、TensorFlow等软件开展工程级仿真。
• 项目还通过高度跨学科的课程体系，培养学生运用高保真模拟、数据同化和机器学习技术解决复杂现实问题的能力；职业轨道则要求学生完成与专业相关的实习或体验式学习，以支持其面向行业或国家实验室的专业发展。

申请要求

• 1. 学士学位：工程、物理科学、自然科学或相关学科
• 2. GPA：3.4（strongest preference）

语言门槛

摘自 该项目官网页面，仅供参考；语言要求每年可能调整，递交前请以大学官网为准。

项目介绍

• 布朗大学材料科学与工程硕士项目旨在培养学生通过材料设计、创造与制造推动技术创新，并为解决复杂工业和技术挑战开发创新方案做好准备。
• 项目支持学生围绕个人兴趣定制跨学科学习与实践体验，覆盖生物材料、陶瓷、金属、聚合物、复合材料、电子材料、能源材料和薄膜等方向。学生还可通过研究参与、论文选项、先进显微镜、材料表征、材料加工与制造设施训练，发展材料科学研究、工程应用和跨学科协作能力。

项目介绍

• 布朗大学生物医学工程理学硕士项目强调工程、生命科学与医学的交叉融合，帮助学生获得面向医疗健康技术前沿所需的多学科知识与能力。项目提供较强的培养灵活性，学生可以围绕一个或两个研究方向定制学习内容，方向包括组织工程/再生医学、神经工程/成像、生物材料/纳米技术和生物力学。
• 项目同时鼓励学生修读工程、生物学、神经科学、公共卫生、计算机科学等相关课程，并通过与医学院教师合作开展研究、获得临床经验以及参与实习和合作教育，积累将新兴科学转化为实用生物医学技术和疗法所需的理论与实践技能。

申请要求

1. 需要工程、物理、应用数学、计算机科学背景；生物科学学位的学生需要有完成上述课程的文件记录。

项目介绍

该项目提供计算机硬件、传感器、生物医学仪器、通信系统和控制系统等领域的深入训练。课程可根据个人目标灵活定制，学生除选择电气与计算机工程课程外，也可修读应用数学、医学科学和计算机科学等相关学科课程。

语言门槛

摘自 该项目官网页面，仅供参考；语言要求每年可能调整，递交前请以大学官网为准。

项目介绍

• 布朗大学计算机科学硕士项目强调以研究驱动的课程体系和跨学科视角培养学生，使其能够在计算机科学不同方向上进行专门化学习，也能够拓展对更广泛CS主题及相关领域的理解。项目还将伦理与社会影响议题融入整个计算机科学教育过程，帮助学生在技术学习中同步练习和分析伦理设计，并理解计算机科学选择对社会的影响。
• 项目同时支持学生通过完成Master’s Project获得研究经验，并通过实习获得行业经验；课程安排也允许学生结合CS课程与相关非CS课程，按照个人学习计划进行定制化学习。

申请要求

• 编程入门课程
• 一门介绍算法和数据结构的课程
• 计算机系统或软件工程课程(最好两者兼有)
• 关于离散数学和基本概率的课程
• 线性代数课程

项目介绍

• 布朗大学设计工程项目强调设计创造力与工程创新的交叉融合，面向希望在用户体验设计、系统设计、机器人、人机协作、游戏设计、新媒体、健康技术、可持续设计、数据可视化等方向发展的学生，提供灵活且跨学科的培养路径，帮助其实现个性化职业目标。
• 项目还通过迭代式制作与测试、将想法转化为可见原型的实践训练，以及团队项目、工作室和制作空间中的原型开发，培养学生提出有效方案、开展跨学科协作，并在应对全球性挑战时形成更强的实践能力。

申请要求

每年，我们都会选择一批来自不同学科和文化背景的学生。 我们大约一半的学生来自产品设计、建筑、工业设计、用户体验设计、平面设计或计算艺术等应用设计学科。 大约一半来自技术学科，例如机械工程、系统工程、应用数学、数据科学或计算机科学。

项目介绍

• 布朗大学物理项目旨在培养专业物理学者，强调对学科基本原理、方法和理论工具的全面掌握，并通过接触原创研究来提升研究能力。
• 项目通过严格而灵活的课程体系帮助学生打下扎实而广泛的物理基础，同时借助高阶课程与专题研究研讨系列，支持学生形成更专业的学术训练，并为职业发展或继续深造做好准备。

申请要求

申请人应在本科阶段具有深厚的物理学背景或密切相关的学科背景。

语言门槛

摘自 该项目官网页面，仅供参考；语言要求每年可能调整，递交前请以大学官网为准。

项目介绍

• 布朗大学生物技术硕士项目强调以严格的学术训练、实践导向学习和跨学科课程，培养学生在生物技术领域推进职业发展的能力，并帮助其将前沿科学创新转化为现实世界影响。项目通过与教师导师的密切合作、丰富的研究机会以及面向不同科学背景学生的课程设计，提升学生的技术能力、商业理解和转化能力。
• 项目还提供论文与非论文路径、非全日制与管理方向选项，以及合作教育项目经验，使学生能够结合自身目标灵活规划学习路径，并在药物发现、药物与基因递送、组织工程、疾病机制和生物技术管理等方向拓展知识面。

申请要求

向具有生物学、生物物理学、化学、物理学、工程学或材料科学适当背景的学生开放。

项目介绍

• 布朗大学生物统计学硕士项目旨在培养能够在现代数据科学环境中工作的统计人才，使学生掌握统计推断与建模的理论和方法，并获得数据科学工具的知识与实践经验。
• 项目还强调计算机编程、清晰沟通和协作能力的训练，同时通过课程学习与硕士论文或项目相结合，帮助学生用概率和统计方法分析生物医学数据、完成统计分析报告，并为公共卫生数据中的复杂问题提供定量分析能力。

申请要求

• 先修课：多变量微积分、线性代数和概率（微积分）
• 可以在完成这些课程之前申请,但需要在入学之前完成。