项目时长其它专业介绍
该项目以计算机与数字技术为核心，兼顾理论理解、方法学习与具体问题的分析。强调相关学科知识、方法与实践能力的逐步发展。项目强调将理论学习与问题观察、资料处理或实践任务相结合。在学科基础之上，学生通常会接触数据分析、人工智能或信息安全等专题、程序设计、算法与数据结构和数据库、软件开发与系统设计。培养重点在于形成计算思维与问题建模能力，并提升数据处理和技术协作能力与软件与系统开发能力。该项目亦强调根据任务要求整合信息并作出有依据的判断。
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本科背景
申请成功案例 本科学校 类型分布
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课程设置
该课程体系通常围绕数据、模型与智能系统展开。基础课程一般设置线性代数、概率统计、程序设计、数据结构与算法，夯实数学和计算基础；专业核心课程包括数据库、数据挖掘、机器学习、优化方法和人工智能原理，形成从数据治理到模型训练、评估和部署的递进链条；方向课程可能涉及深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、推荐系统或可信人工智能；实验、实习或综合实践通常使用Python及相关计算框架完成数据清洗、特征工程、模型比较、可视化和端到端项目。具体课程以学校最新官方培养方案为准。
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杜克大学官网目前已经公布2026—2027申请季本科补充文书。新申请季采用： 两道必答题，每题250词 1. Why Duke 要求申请人解释： 对杜克大学及其校园社区的印象； 杜克为什么与个人目标、价值观和兴趣匹配； 可进一步说明对Trinity文理学院、Pratt工程学院或课外资源的兴趣。 2. Community 要求申请人选择一个由地域、信仰、家庭、文化、兴趣或共同经历形成的社群，说明： 这个社群如何塑造自己； 它如何使自己形成独特性； 希望把哪些经验或认识带到杜克。 另有两道选答题，二选一，每题250词 **Viewpoints and experiences：**介绍有助于杜克理解申请人观点、经历和校园贡献的信息； **Difference of opinion：**描述一次与重要之人发生意见分歧的经历，以及从中学到了什么。
发布日期：2026-08-14
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