波士顿大学文理学院近日官宣：
全新推出三个跨学科硕士项目，新增量子科学与工程、应用经济学与数据科学，以及计算机科学与人工智能方向。
来源：bu
三个新项目分别瞄准当下发展迅速的量子计算、数据驱动经济学和人工智能领域，进一步打破传统学科之间的界限。
此次新增项目也将严谨的学术训练与现实问题解决相结合，希望帮助学生进入快速发展的前沿行业。
其中，量子科学与工程硕士和应用经济学与数据科学硕士均采用线下授课模式；计算机科学与人工智能硕士则采用完全在线形式，主要面向希望兼顾工作和研究生学习的职场人士。
波士顿大学新硕士项目
量子科学与工程硕士
MS in Quantum Science & Engineering
波士顿大学全新推出的量子科学与工程硕士（MS in Quantum Science & Engineering，QSE），是新英格兰地区首个此类硕士项目。
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该项目采用跨学科培养模式，融合了物理、数学、化学、计算机科学、材料科学和电气工程等领域，通过严谨的理论学习和实践经验，为学生进入量子行业的前沿职业方向做好准备。
项目为STEM认证、线下授课，秋季入学，共需完成32学分。全日制学生通常需要2至3个学期完成学业。
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依托波士顿这一全球量子研究和创新的重要中心，学生可以接触量子硬件，参与由教师带领的研究，并获得与行业合作伙伴实习的机会。
项目欢迎不同学术和职业背景的申请者，但要求申请人本科专业为物理、工程、化学、计算机科学或数学，建议GPA达到3.0以上。
除了相关专业背景外，申请者通常还具备较强的数学和分析能力，包括线性代数和多元微积分基础；同时最好接触过现代物理学、物理化学或计算工具，和/或具备一定的编程经验。
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Fall申请截止日期为4月15日，截止日期后项目仍会根据剩余名额进行滚动录取。
应用经济学与数据科学硕士
MS in Applied Economics and Data Science
波士顿大学的应用经济学与数据科学新硕士（MS in Applied Economics & Data Science）是一项STEM认证项目，由经济系与计算与数据科学学院联合开发并授课。
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项目将严谨的经济分析与先进的数据科学工具相结合，旨在帮助学生应对全球经济挑战，并做出数据驱动的决策。课程强调现实行业应用，培养学生所需的实践能力和分析能力。
项目采用线下授课，共需完成10门课程、40学分。除核心课程外，学生还需完成4门选修课，可以从经济学和数据科学两个领域的课程中进行选择，根据自己的兴趣和职业目标定制学习方向。
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对于Economics或Business本科背景的学生，建议申请者具备较强的量化和编程能力，并至少修读过两门涵盖微积分、基础线性代数、基础概率论和统计学等内容的课程；其中，微积分方面应对多元函数微分和约束优化有一定了解。
来自Mathematics、Statistics、Data Science或Computer Science等方向的学生也适合申请，但需要对经济学感兴趣并具备一定基础，包括修读过中级水平的微观和宏观经济学课程，以及接触过经济学、金融或政策相关课程。
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Fall入学的优先截止日期为1月15日，最终截止日期为3月15日；Spring入学申请截止时间为10月1日。Final Deadline之后，学校仍可能根据剩余名额继续审核申请。
计算机科学与人工智能硕士（线上）
Online MS in Computer Science & Artificial Intelligence
计算机科学与人工智能新硕士（Online MS in Computer Science & Artificial Intelligence）采用100%在线授课，主要面向希望进一步提升技术能力的职场人士。
该项目由BU计算机科学系开发并授课，将扎实的计算机科学基础与现代人工智能相结合，培养学生设计、构建和部署智能系统的能力。
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项目共30学分、10个模块，通常以Part-time形式在4个学期完成，总学费固定为25,000美元，提供Fall和Spring入学。
申请者需持有认可院校颁发的本科学位，并具有计算机科学或工程、数学、统计、物理等相关领域的课程背景。
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对于27Fall申请者来说，新项目本身也意味着新的申请机会。
相比已经非常成熟、竞争格局相对固定的热门项目，新项目在开设初期往往还没有形成稳定的申请热度和录取画像，对于有意申请相关方向的同学来说，值得尽早关注。
如果对量子科学、经济学与数据科学、人工智能等方向感兴趣，不妨结合自身背景和项目要求提前准备，并持续留意后续申请动态。
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波士顿大学不同硕士项目对申请者的背景要求和培养方向各不相同。除了学术成绩外，先修课程、量化与技术能力、实习科研经历以及职业规划，也都会影响项目匹配度和整体申请竞争力。
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