杜克ECE下数据分析与机器学习Meng，安娜堡ECE下数据科学与机器学习Meng，JHU数据科学硕士选哪个比较好？
总体来说，三个项目的学习内容都集中在机器学习，统计，数据挖掘与处理的各种理论和方法上，但这三个项目从学习内容上来说侧重点有所不同。
- 杜克的项目重点相对集中在机器学习理论和方法一个领域上，包括机器学习，深度学习，概率机器学习，向量空间方法及应用等；
- JHU数据科学项目则包含更广泛的数据处理和应用方法，比如统计，机器学习，算法，以及优化；
- 安娜堡的项目学习内容则侧重在图像与视觉信号处理上，包括计算机视觉，视觉处理，图像处理等。
所以，项目选择因素之一可以基于项目学习内容的侧重于自己的兴趣侧重的匹配度。
同时，三个项目的学习深度上上来，JHU的项目应该是学习内容最泛，最缺乏深度的项目，这也与数据科学项目本身应用性的定位密切相关，因此就这点来说，不推荐JHU的项目，通常来说，缺乏深入的探索的知识和技能被替代性越强。
杜克和安娜堡的项目二者会更推荐后者安娜堡的项目，原因是密歇根大学是一所传统的工科强校，而杜克并不是，密歇根大学的工程类专业的学术声誉很高。
此外，从之前入读密歇根大学ece项目的学生反馈，通过这个项目申请将来申请博士的成功率非常高，这点对于在工科领域的学业发展来说非常重要，因为学生很有课程在进入相关的领域学习后会发现，短期的硕士项目的学习程度无法满足当前技术与理念的发展与迭代速度，而通过读博士继续深入探索某个理论或技术自然的成为了一种求学需要，因此选择一个学术声誉好，将来有利于继续深入探索自己感兴趣领域的项目建议作为首选，综合来说推荐密歇根大学的项目。
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