斯蒂文斯理工学院

项目介绍

• 斯蒂文斯理工学院信息系统硕士项目聚焦技术与商业的交叉，帮助学生掌握管理和实施支持业务流程、提升组织效率的技术解决方案。项目强调数据库管理、系统分析和信息技术战略，并通过课程与训练培养学生运用数字工具改善沟通、简化运营、解决商业问题的能力。
• 项目还结合技术与商业视角，面向信息技术管理、系统实施与数据管理等方向夯实能力基础，使学生能够在组织中推动技术方案与业务目标对齐，并为信息技术管理岗位所需的领导力与实践能力做准备。

申请要求

本科为相关专业背景，GPA达到3.0以上

项目介绍

• 斯蒂文斯理工学院商业智能与分析硕士项目侧重于培养学生在商业分析与人工智能领域的实用知识和能力，使其能够运用数据分析、数据管理与编程等技能处理真实商业应用中的问题，并为更高级的课程学习打下基础。项目还强调将人工智能应用到商业与技术场景中，关注AI项目管理中的公平性、问责性、透明性、伦理与法律等关键议题。
• 项目同时通过课程中的商业应用、以及与现实业务问题相结合的学习方式，帮助学生把理论与实践连接起来，理解分析技术在商业决策和数字化转型中的作用。

申请要求

一学期微积分及一学期基本概率、 hypothesis testing and estimation课程

项目介绍

• 斯蒂文斯理工学院工商管理硕士项目强调将AI、机器学习和商业分析融入核心课程，使学生具备数据驱动决策所需的技术能力，并在行业中形成竞争优势。项目通过金融管理、项目管理与数据分析等方向的学习，帮助学生建立宽广的商业基础，同时深化在分析、创新和数字战略方面的专长。
• 项目还通过行业结业项目和AI赋能的学习工具，强化真实商业问题解决与实践应用能力，帮助学生发展战略思维、有效领导力以及面向未来的业务创新能力。

申请要求

本科为相关专业背景，GPA达到3.0以上

项目介绍

• 斯蒂文斯理工学院管理学理学硕士面向缺少本科商科背景的学生，通过技术导向的商业课程帮助其建立管理、经济学、项目管理、市场营销、运营、创新和战略等基础能力。项目可在约12个月内完成，并提供校内和在线学习形式。
• 项目通过应用型课程、行业顾问参与以及Industry Capstone，培养学生理解技术专长在组织中的作用，并提升解决问题、沟通、协作、领导人员和项目的能力。

申请要求

本科是科学、数学、计算机、工程或相关领域，平均等级达到B以上

项目介绍

• 斯蒂文斯理工学院金融工程理学硕士项目强调将金融工程的技术工具与金融市场中的具体问题相结合，帮助学生理解如何评估资产、衡量风险以及更有效地管理投资组合。项目还通过持续更新的课程体系和实践导向的教学，培养学生运用最新技术处理动态金融场景的能力，并支持学生形成面向结果的数据驱动解决方案思维。
• 此外，项目注重实战应用、研究能力和创新意识，学生可获得与华尔街机构和全球金融机构所使用的最新技术相关的动手经验，并通过课程中的研究与项目训练，提升分析、建模和问题拆解能力，为进入金融科技和量化相关领域打下基础。

项目介绍

• 斯蒂文斯理工学院金融理学硕士项目注重以不断更新的前沿课程体系，培养学生掌握金融行业顶尖雇主所看重的技能与知识，并使其具备较强的岗位适配性。项目强调金融分析与技术能力的结合，帮助学生理解快速变化的金融环境，能够应对数字货币、自动化投资、移动银行和高频交易等技术驱动的行业变化。
• 项目还通过Wall Street工具、机器学习、数据分析和金融科技相关内容，提供最新金融技术的实操训练，使学生熟悉华尔街公司和全球金融机构常用工具，并具备将技术应用于真实金融问题的能力。项目侧重实践应用和全球化金融视野，帮助学生顺利融入动态的金融岗位。

项目介绍

• 斯蒂文斯理工学院金融科技和分析项目面向希望进入金融行业的STEM学生，重点覆盖金融科技与数据科学相关主题，包括区块链、去中心化金融、数字支付、金融应用统计、金融风险管理以及金融时间序列或高级金融计量经济学。项目强调培养学生在数据驱动环境中开展分析建模、作出企业数据分析决策并管理金融系统技术资源的能力。
• 项目还通过人工智能、机器学习、预测分析和数据建模等内容，帮助学生掌握构建创新金融产品、处理实时市场分析、金融预测以及应用于一般金融服务分析的能力；同时结合金融实验室、行业合作与体验式学习，使学生能够面向初创企业和成熟金融机构中的金融科技与数据科学团队发展。

项目介绍

• 斯蒂文斯理工学院计算机科学理学硕士项目提供高度可定制的高级训练，面向职业与学术两类发展路径，重点帮助学生掌握信息技术开发与应用所需的理论基础和实践能力。项目强调企业级与云计算、人工智能、机器学习和安全系统等前沿课程，以增强学生在当今技术岗位中的竞争力。
• 项目还注重将计算机科学概念、设计与解决方案进行有效、专业的表达，并培养学生使用合适编程语言实现计算问题解决方案的能力；同时通过课程与专题方向，强化学生在云计算、数据库、软件开发、机器学习等领域的专门技能。

申请要求

GPA至少 3.0

项目介绍

• 斯蒂文斯理工学院数据科学硕士项目将理论知识与实践技能相结合，面向金融科技、商业智能与分析、学术、数据库管理、政府和网络安全等领域，培养学生分析复杂数据、处理大型数据库，并运用先进建模与可视化技术支持各类组织的数据驱动决策。
• 项目核心课程融入人工智能选修和动手实践，强调深度专业能力、批判性思维、跨学科协作和创业能力，帮助学生适应技术快速变化的职业环境。

申请要求

本科是数学或计算机背景，GPA达到3.0以上

项目介绍

该项目培养下一代电子设备（如机器人、网络安全、无线网络）的架构师，课程核心融入人工智能要素和实践教育。Stevens 在2026年U.S. News美国最佳在线研究生工程项目中排名前40，距曼哈顿仅15分钟，提供良好的职业联系和先进研究设施。学校为学生提供研究生合作教育项目和国际学生实习机会（OPT/CPT）。

项目介绍

• 斯蒂文斯理工学院机器人工程硕士项目侧重培养机器人领域所需的专业知识与技能，帮助学生获得可用于职业发展的工程能力，并为从事多种机器人相关岗位打下基础。项目课程强调机器人系统、控制、建模与仿真、移动机器人自主导航以及可穿戴机器人与传感器等内容，同时通过跨学科选修将计算机科学、计算机工程、数学和电气工程等知识融入学习。
• 项目还突出实践导向与真实问题解决，课程中的项目常与现实应用相关，部分学习经历涉及团队设计与机器人系统相关的动手实践，从而帮助学生积累面向实际工程任务的经验。

项目介绍

• 斯蒂文斯理工学院机器学习硕士项目旨在帮助学生掌握前沿机器学习知识与技能，建立扎实的理论基础，并形成面向真实应用的实践能力。项目强调深度学习理论、主流机器学习范式以及用现有方法解决或开发新方法处理现实问题的能力。
• 项目课程同时覆盖数学基础、自然语言处理、机器学习基础与应用、深度学习、统计机器学习和人工智能等内容，并通过Python、TensorFlow、Keras等工具训练学生实现算法、处理问题和设计面向实际场景的近最优方法，帮助学生为工业界、学术界或研究方向的发展做好准备。

项目介绍

• 项目培养坚实的电气工程基础及传感、通信、数字信号处理、智能电网与电力系统、机器人、物联网和人工智能等前沿知识。可授予MEng、MS或MBA双学位，提供校内和在线形式。
• 专业方向包括通信、电力工程、机器人与自动化系统、微电子与光子学、人工智能，并通过研究、实验和AI融入课程提升工程实践能力。

申请要求

来自认证机构的学士学位，最低GPA为3.0

项目介绍

• 斯蒂文斯理工学院系统工程硕士项目旨在帮助学生掌握复杂系统中的系统思维与整体视角，能够解决多维度挑战并推动系统层面的创新。项目强调系统集成、生命周期管理和企业级决策能力，并通过融合工程、技术与管理的课程体系，培养学生设计、运行和维持先进系统的能力。
• 项目还通过人工智能选修课和实践教育机会，发展学生的深度专业能力、批判性思维、跨学科协作能力以及创业意识；同时借助研究机会与行业相关项目，让学生面向真实世界挑战，在复杂、快速变化的技术环境中保持竞争力。

申请要求

本科为相关专业背景，GPA达到3.0以上

项目介绍

• 斯蒂文斯理工学院网络安全项目面向希望深入掌握信息安全技术知识的学生，强调对安全与隐私相关的组织、社会、管理和法律层面的理解，帮助学生为政府和行业中保护复杂信息基础设施的职业发展做好准备。
• 项目还通过核心课程、人工智能选修和实践性教学，培养学生的深度专业能力、批判性思维、跨学科协作能力和创业意识，使其能够适应快速变化的技术环境并保持职业竞争力。

申请要求

本科为相关专业背景，GPA达到3.0以上

项目介绍

• 斯蒂文斯理工学院计算机工程项目强调面向真实应用的问题解决能力，帮助学生建立扎实的计算机工程基础，并掌握适用于嵌入式系统、网络与安全、软件与数据工程以及人工智能等方向的前沿知识与软硬件技能。
• 项目还侧重于培养学生在计算机工程相关领域的技术能力与实践应用能力，使其能够将所学用于实际工程场景，并为后续的职业发展打下基础。

申请要求

本科是电气工程或计算机工程其他工程类、物理和数学专业需要完成其他先修课并拥有匹配的学术背景GPA达到3.0以上

项目介绍

• 斯蒂文斯理工学院应用数学硕士项目面向希望在科学、工程和商业领域运用高等数学方法解决复杂问题的学生，重点培养学生在微分方程、非线性优化、统计学和计算数学等方面的知识与能力，使其能够参与技术开发与创新。
• 项目还通过三个方向——微分方程、随机系统优化或数据科学——帮助学生形成更深入的专业理解，并在数学与科学、工程和商业应用的交叉领域建立竞争优势；同时也为继续攻读博士学位提供学术准备。

申请要求

本科是数学、应用数学、统计、物理或工程背景，GPA达到3.0以上

项目介绍

• 斯蒂文斯理工学院数学硕士项目强调扎实的数学基础与面向现实问题的应用能力，帮助学生掌握在数学基础要求较高的数学科学或计算机相关领域继续深造和发展的知识与工具。项目还通过可选的离散数学与密码学方向，提升学生对高等数学及其在计算机科学中应用的理解，并建立对数学各分支及其与科学、计算机科学和工程之间联系的认识。
• 项目的核心课程融入人工智能选修和动手学习机会，侧重培养深厚专业能力、批判性思维、跨学科协作以及创业意识，使学生能够适应快速变化的技术环境；同时，学院的研究中心与专题研讨也为学生提供更深入的学术训练和博士阶段继续学习的准备。

申请要求

本科是数学、计算机、物理或工程背景，GPA达到3.0以上

项目介绍

• 斯蒂文斯理工学院精算数学与量化风险项目旨在帮助学生深入掌握精算科学的核心概念，并侧重于运用数学方法及相关模型来评估、管理和控制精算风险。项目通过六门核心课程和四门选修课程，帮助学生建立坚实的概率与统计基础，同时为获得专业认证铺路。
• 项目还强调学习行业标准软件工具，如R、SAS和MatLab，并通过与领域内专家型教师合作，结合AI选修课和动手学习机会，培养学生在技术快速变化环境中所需的深度专业能力、批判性思维、跨学科协作与创业意识。

申请要求

本科是数学、应用数学、金融或统计背景，GPA达到3.0以上修过高级微积分课程