美國熱門數據科學 研究生項目匯總

近年來，越來越多的中國學子選擇留學，那其中美國熱門數據科學 研究生項目匯總？本文則針對這個問題，為大家整理了資料，接下來咱們就一起往下了解吧。

該圖形非常直觀地表示出數據科學這一交叉學科知識結構構成 ，同時與多數項目課程設置相一致。

世界頂級管理咨詢公司麥肯錫發布詳細分析報告稱 ，2025年前對大數據或數據工作者職位需求急劇增加，大數據科學家空缺140000-190000人。 不少留學生還有意報考美國著名學府——數據科學。

有關美國TOP30數據學專業研究生計劃設置，總結出來，讓我們來看看～

數據科學項目多數開設在統計系下 ，也有開設在計算機系下，或者統計系和工程學院聯合授課。這個專業對于先修課要求比較高，一般需要有微積分、線性代數、編程類課程背景才能申請，所以要提前選修。

先來看看幾個實力代表：

哈佛大學

Master of Science (MS) degree in DataScience

該項目在2018 Fall迎來第一屆新生， 由CS系和統計系合作開設，開設于John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS)下設的Institute forApplied Computational Science (IACS)。目標是培養利用數學建模、算法、系統創新與統計工具解決實際問題的研究生。

該項目的申請難度頗高， 陸本基本上是清北背景，美本的亞裔學生基本都是GPA3.9+，學生背景非常多元，物理，金融，計算機等等都有。該項目可以在MIT選課。

而哈佛的健康數據科學(Master of Science in Health DataScience)在哈佛公共衛生學院。難度相較于IACS的數據科學低一些。

斯坦福大學

MS Statistics-Data Science

斯坦福這一計劃在統計碩士之下屬一方向。

申請人應具有較強的數學背景： 線性代數、概統、隨機過程、數值方法、編程（Python and CC++ programming languages, PL)。

據了解，斯坦福每年約有30名統計碩士錄和15~18名數據科學錄，報考之困難可想而知！

哥倫比亞大學

MS in Data Science

相比前面哈佛與斯坦福， 哥大該項目也屬于申請難度第一梯隊，但相對友好。該項目由數據科學所（Data Science Institute）開設，研究生只招收MS學生。

該項目要求申請者擁有一定的數學及編程基礎， 最好學過微積分、線性代數、計算機編程等課程，沒有強制性的工作經驗要求，有的話也會為申請者加分。

屬于高排名里面， 背景優秀的學生應該去沖刺的學校（GPA3.7+，GRE325+，托福100+/雅思7.0，不可使用GMAT代替GRE成績。有不錯的科研或者實習）。

項目的學生將有機會從事包括畢業項目在內的獨創研究，并與行業合作伙伴以及教學人員溝通互動。畢業生可以選擇金融等服務領域工作，也可以選擇偏向技術的IT企業。

杜克大學

Master in Interdisciplinary DataScience

(MIDS)

MIDS項目的旨在培養解決多個領域數據問題的數據科學家 。項目規模不大，每年招收25-35名學生。

申請要求方面，不強制要求申請者有數學 、計算機等專業背景，但是最好要學過微積分、線性代數、統計等數學方面的課程。

畢業生去向良好，實習就業機會較多 ，從事的領域以計算機科學，金融，生物科學等領域居多。

南加州大學

美國南加州大學設有兩個與DS有關的專業——計算機系（數據科學）和運籌系（MS-Applied Data Sciens）。 運籌系本課題對學生背景的要求將比較寬松，其難度也較CS系要小。

前30的項目里，大致分為4個梯隊：

第一梯隊： 哈佛、耶魯、斯坦福。

一般需要TOP30美本或國內頂尖985背景，GPA3.8+，托福110，GRE330+，并配合高端實習經歷才有機會被錄取。

第二梯隊： 哥大、芝大、杜克、布朗、卡梅、UCB。

美本或國內頂尖985背景，或中外合辦的院校，最好是CS相關專業背景，標化稍低于第一梯隊。

第三梯隊： 范德堡、萊斯、UCLA、塔夫茨、南加大、華大。

美本/985/211，雙非一本也有機會， GPA3.6+，托福105+，GRR325+

根據近3年畢業生統計，本專業就業率高達歷史最高水平，堪稱供不應求，常用就業崗位有："數據分析師"、"數據工程師“，在美國，“數據分析師”發展速度位居第二。 從科技行業、醫療乃至娛樂行業均存在巨大需求。專業研究生計劃的狀況讓我們不得不提到另外一個熱門的應用方向——數據科學。 數據科學還是當前在美國申請留學非常熱的方向之一，而且所涉職位被稱為21世紀最熱的專業。 通俗地說就是數據科學（Data Science），它是一個交叉學科，涵蓋了多個領域，其中包含了統計學，數學，計算機，人工智能，機器學習，數據庫，模式識別，可視化技術等等多個學科知識。

該圖形非常直觀地表示出數據科學這一交叉學科知識結構構成 ，同時與多數項目課程設置相一致。

世界頂級管理咨詢公司麥肯錫發布詳細分析報告稱 ，2025年前對大數據或數據工作者職位需求急劇增加，大數據科學家空缺140000-190000人。 不少留學生還有意報考美國著名學府——數據科學。

有關美國TOP30數據學專業研究生計劃設置，總結出來，讓我們來看看～

數據科學項目多數開設在統計系下 ，也有開設在計算機系下，或者統計系和工程學院聯合授課。這個專業對于先修課要求比較高，一般需要有微積分、線性代數、編程類課程背景才能申請，所以要提前選修。

先來看看幾個實力代表：

哈佛大學

Master of Science (MS) degree in DataScience

該項目在2018 Fall迎來第一屆新生， 由CS系和統計系合作開設，開設于John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS)下設的Institute forApplied Computational Science (IACS)。目標是培養利用數學建模、算法、系統創新與統計工具解決實際問題的研究生。

該項目的申請難度頗高， 陸本基本上是清北背景，美本的亞裔學生基本都是GPA3.9+，學生背景非常多元，物理，金融，計算機等等都有。該項目可以在MIT選課。

而哈佛的健康數據科學(Master of Science in Health DataScience)在哈佛公共衛生學院。難度相較于IACS的數據科學低一些。

斯坦福大學

MS Statistics-Data Science

斯坦福這一計劃在統計碩士之下屬一方向。

申請人應具有較強的數學背景： 線性代數、概統、隨機過程、數值方法、編程（Python and CC++ programming languages, PL)。

據了解，斯坦福每年約有30名統計碩士錄和15~18名數據科學錄，報考之困難可想而知！

哥倫比亞大學

MS in Data Science

相比前面哈佛與斯坦福， 哥大該項目也屬于申請難度第一梯隊，但相對友好。該項目由數據科學所（Data Science Institute）開設，研究生只招收MS學生。

該項目要求申請者擁有一定的數學及編程基礎， 最好學過微積分、線性代數、計算機編程等課程，沒有強制性的工作經驗要求，有的話也會為申請者加分。

屬于高排名里面， 背景優秀的學生應該去沖刺的學校（GPA3.7+，GRE325+，托福100+/雅思7.0，不可使用GMAT代替GRE成績。有不錯的科研或者實習）。

項目的學生將有機會從事包括畢業項目在內的獨創研究，并與行業合作伙伴以及教學人員溝通互動。畢業生可以選擇金融等服務領域工作，也可以選擇偏向技術的IT企業。

杜克大學

Master in Interdisciplinary DataScience

(MIDS)

MIDS項目的旨在培養解決多個領域數據問題的數據科學家 。項目規模不大，每年招收25-35名學生。

申請要求方面，不強制要求申請者有數學 、計算機等專業背景，但是最好要學過微積分、線性代數、統計等數學方面的課程。

畢業生去向良好，實習就業機會較多 ，從事的領域以計算機科學，金融，生物科學等領域居多。

南加州大學

美國南加州大學設有兩個與DS有關的專業——計算機系（數據科學）和運籌系（MS-Applied Data Sciens）。 運籌系本課題對學生背景的要求將比較寬松，其難度也較CS系要小。

前30的項目里，大致分為4個梯隊：

第一梯隊： 哈佛、耶魯、斯坦福。

一般需要TOP30美本或國內頂尖985背景，GPA3.8+，托福110，GRE330+，并配合高端實習經歷才有機會被錄取。

第二梯隊： 哥大、芝大、杜克、布朗、卡梅、UCB。

美本或國內頂尖985背景，或中外合辦的院校，最好是CS相關專業背景，標化稍低于第一梯隊。

第三梯隊： 范德堡、萊斯、UCLA、塔夫茨、南加大、華大。

美本/985/211，雙非一本也有機會， GPA3.6+，托福105+，GRR325+

關于美國熱門數據科學 研究生項目匯總這個問題本文的分享就到這里結束了，如果您還想了解更多相關的內容，那么可以持續關注本頻道。

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