數(shù)據(jù)科學(xué)DS是這幾年留學(xué)申請的大熱門專業(yè)。數(shù)據(jù)科學(xué)即是Data Science，簡稱DS，也叫做數(shù)據(jù)驅(qū)動科學(xué)，是一個交叉領(lǐng)域的學(xué)科，是用科學(xué)方法、處理過程和系統(tǒng)來提取知識或者從各種表格中提取結(jié)構(gòu)性的或者非結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)，類似于數(shù)據(jù)庫中的知識開發(fā)。簡單來說，數(shù)據(jù)科學(xué)就是從數(shù)據(jù)中提取有用知識的一系列技能和技術(shù)。

數(shù)據(jù)科學(xué)是一門交叉的學(xué)科，涉及到很多的領(lǐng)域包括統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機、人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、模式識別、可視化技術(shù)等多學(xué)科的知識。目前綜合排名前30的院校中有超過80%的院校開設(shè)了數(shù)據(jù)科學(xué)項目，其中大多數(shù)開設(shè)在統(tǒng)計系下，也有開設(shè)在計算機系下，或者統(tǒng)計系和工程學(xué)院聯(lián)合授課。此外，數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)基本只提供秋季開學(xué)，只有約翰霍普金斯等少數(shù)幾個學(xué)校提供春季開學(xué)。

在學(xué)制上，所有數(shù)據(jù)科學(xué)項目都是1-2年完成，3個學(xué)期畢業(yè)，即秋季-春季-秋季這種學(xué)制安排最為常見，多數(shù)項目畢業(yè)要求為30個學(xué)分，修完10-12門課程畢業(yè)。

在美國開設(shè)DS碩士學(xué)科的院校不算少，要是出名的話，其實也不多，因為門檻高，對于學(xué)科背景有要求，更喜歡綜合型和學(xué)術(shù)能力強的申請者，所以在人群方面，可能會比較講究，下面kelly老師給同學(xué)們帶來的美國DS碩士申請指南：

美國DS碩士都比較挑人，尤其是數(shù)據(jù)科學(xué)開設(shè)的名校，更是如此，所以要想進入UCB、哥大或者是哈佛等知名數(shù)據(jù)科學(xué)強校，必要具備好的三維，也就是要高分人群。一般美國DS碩士三維建議如下：

GPA：3.8+

托福：100+

GRE：320+3.5

對于相關(guān)軟實力的話，可以通過日常實習(xí)或者學(xué)習(xí)得到，例如：很多本科研究生沒有扎實的數(shù)理基礎(chǔ)，代碼能力，都會選擇進入數(shù)據(jù)科學(xué)，所以很多圈內(nèi)人大呼”內(nèi)卷“。但事實上，一些巨頭企業(yè)非常需要的人才還是緊缺的，擁有交叉學(xué)科背景， coding能力強，數(shù)學(xué)扎實的人非常具有競爭力。

美國數(shù)據(jù)科學(xué)熱門院校推薦

1、哈佛大學(xué)

SM Data Science

項目隸屬SEAS工程與應(yīng)用科學(xué)學(xué)院(School of Engineering and Applied Sciences)下的IACS(Institute for Applied Computational Science)學(xué)院內(nèi)。這個項目成立于2018年，是一個相對較新的研究生項目，由統(tǒng)計系和計算機科學(xué)系聯(lián)合開辦。該項目重點關(guān)注可復(fù)制數(shù)據(jù)分析、協(xié)作問題解決、可視化與通信，以及數(shù)據(jù)科學(xué)涉及的安全和倫理問題等話題。從課程設(shè)置來看，包括“數(shù)據(jù)科學(xué)概論專題”、“計算機科學(xué)系統(tǒng)”、“統(tǒng)計推斷”、“貝葉斯數(shù)據(jù)分析”、“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法”、“機器學(xué)習(xí)”等。因而需要申請者有較強的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，最好要有微積分、線性代數(shù)、概率統(tǒng)計等數(shù)學(xué)先修課背景。

該項目面向應(yīng)用科學(xué)，對coding要求較高，需要至少精通一門編程語言，如Python，R等，并對計算機科學(xué)有基本認識。建議有CS，統(tǒng)計和數(shù)學(xué)背景的同學(xué)進行申請。

2、哥倫比亞大學(xué)

MS in Data Science

哥倫比亞數(shù)據(jù)科學(xué)項目的學(xué)生有機會與業(yè)內(nèi)的合作伙伴公司和世界級的教授互動。學(xué)生也可以選擇以創(chuàng)業(yè)為重點的選修課程，或選擇其中一個課程中心涵蓋的學(xué)科領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)科學(xué)項目由文理院校統(tǒng)計系，工程與應(yīng)用科學(xué)學(xué)院計算機科學(xué)系，和工業(yè)工程與運籌學(xué)系聯(lián)合開設(shè)。

數(shù)據(jù)科學(xué)項目為期一年，畢業(yè)需要30學(xué)分，項目課程由計算機科學(xué)必修課、工程學(xué)必修課、統(tǒng)計學(xué)必修課和選修課組成。

先修課程包括以下:

數(shù)學(xué)類課程:微積分，線性代數(shù);

計算機類課程:計算機編程入門課程;

注意:哥大工程與應(yīng)用科學(xué)學(xué)院(SEAS)不接受同時申請多于一個的碩士項目!

3、杜克大學(xué)

Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)

該項目是由Information Initiative研究院和 Social Science Research Institute社科研究院兩個機構(gòu)在2018年開始合辦。

課程2年制，必修課課程很硬核，required summer internship和

One-year capstone project 都有。項目規(guī)模非常非常小，全球每年錄取25人到30人，其中中國國籍的學(xué)生有20%-30%左右。

作為一個跨學(xué)科的項目，杜克大學(xué)的MIDS強調(diào)數(shù)據(jù)科學(xué)的跨學(xué)科方法，借鑒了多個領(lǐng)域的專業(yè)知識，包括計算機科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、社會科學(xué)和特定領(lǐng)域的研究，使學(xué)生能夠獲得對數(shù)據(jù)科學(xué)概念及其在現(xiàn)實世界中的應(yīng)用的全面理解。

除此之外，其課程設(shè)置非常靈活，學(xué)生們可以根據(jù)自己的興趣和職業(yè)目標(biāo)定制課程。學(xué)生可以在機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化、自然語言處理等前沿領(lǐng)域內(nèi)選擇自己感興趣的課程。

4、布朗大學(xué)

Master's in Data Science

項目是1-2年制全職學(xué)習(xí)項目，旨在為學(xué)生提供理論和實踐結(jié)合的數(shù)據(jù)科學(xué)知識和技能，以應(yīng)對數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的需求。該項目包含課程學(xué)習(xí)和實踐項目兩個部分，涵蓋數(shù)據(jù)科學(xué)的各個方面，如統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)管理等。

選修課可與哈佛大學(xué)(Harvard University)以及羅德島設(shè)計學(xué)院(RISD)進行交叉選課，課程教師均來自著名教授和業(yè)界專家，能夠提供最前沿的數(shù)據(jù)科學(xué)知識和技能。

5、南加州大學(xué)

Master of Science in Computer Science(Data Science)

該項目時長為2年，為學(xué)生提供了計算機科學(xué)的核心背景和專業(yè)的算法，統(tǒng)計和系統(tǒng)專業(yè)知識，用于獲取，存儲，訪問，分析和可視化與能源，環(huán)境，健康，媒體，醫(yī)學(xué)和交通等不同現(xiàn)實世界領(lǐng)域相關(guān)的大型，異構(gòu)和實時數(shù)據(jù)。

申請者須具備計算機本科背景或者本科具備計算機相關(guān)核心課程和數(shù)學(xué)課程。

6、紐約大學(xué)

MS in Data Science

紐大MS in Data Science設(shè)立在Center of DataScience(CDS)下面(CDS附屬在Courant下，Courant應(yīng)用數(shù)學(xué)專排第一)，是世界上第一個專門為數(shù)據(jù)科學(xué)開設(shè)的碩士項目。

課程設(shè)置很成熟，旨在為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域培養(yǎng)并輸送真正的data scientist。教育質(zhì)量和業(yè)界口碑都很不錯，并配有強大的師資力量和學(xué)術(shù)資源，因此申請難度也在逐年增加。

課程設(shè)置:該項目課程時長2年，每年有春秋兩個學(xué)期，共36學(xué)分，每門課3學(xué)分，12門課，平均每個學(xué)期修3門課，每學(xué)期GPA不能低于3.0。課程組成是:required course+general elective+ track course;其中track course又分為四個方向:Data Science Track，Data Science Physics Track,Data Science Biology Track,Data Science-Biomedical Informatics(Medical School)。

此外，學(xué)生還要完成一個capstone project。在項目過程中，學(xué)生要把學(xué)到的理論知識融入到實際應(yīng)用中，親身體驗從收集和處理數(shù)據(jù)，到尋找并設(shè)計解決問題的最佳方案，再到實施解決方案的全過程。

7、羅切斯特大學(xué)

MS in Data Science

項目為學(xué)生提供了數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)和應(yīng)用方面的強大背景，并獲得了紐約州的認可。專為具有科學(xué)、工程、數(shù)學(xué)或商業(yè)任何領(lǐng)域背景的學(xué)生設(shè)計，可以在兩到三個學(xué)期的全日制學(xué)習(xí)中完成。

學(xué)生可以選擇廣泛探索數(shù)據(jù)科學(xué)，或集中研究以下應(yīng)用領(lǐng)域之一:計算方法、統(tǒng)計方法、健康和生物醫(yī)學(xué)科學(xué)、商業(yè)和社會科學(xué)。

碩士學(xué)生要完成一個學(xué)期的實習(xí)項目，而不是碩士論文。實習(xí)項目讓學(xué)生體驗到在行業(yè)中工作的滋味--利用贊助機構(gòu)提供的數(shù)據(jù)進行真實世界的分析項目。

8、華盛頓大學(xué)

MS in Data Science

華盛頓西雅圖數(shù)據(jù)科學(xué)碩士MSDS算是DS里比較早的項目了。

課程設(shè)置:就業(yè)導(dǎo)向，1.5年制，包括8節(jié)課，學(xué)生將學(xué)習(xí)統(tǒng)計建模、數(shù)據(jù)管理、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化等方面的專業(yè)知識。

就業(yè)方面:亮點在于有一個為期2個quarter的capstone，由于西雅圖的地理位置優(yōu)勢，合作公司很ok，有微軟、Adobe、Boeing等。同樣因為西雅圖的地理位置，大廠很多，項目的就業(yè)也非常不錯。

項目整體還是偏理工科，少量商科。錄取對學(xué)生的編程能力有要求，必須掌握Python，C#，C++，Java，or JavaScript其一。

美國數(shù)據(jù)科學(xué)碩士申請要求

本科是計算機科學(xué)CS的同學(xué)，是最符合申請條件的，因為大多數(shù)數(shù)據(jù)工作都是通過編程和數(shù)據(jù)庫的相關(guān)手段進行的，同時學(xué)過統(tǒng)計、微積分、高級語言;

其次，本科背景是統(tǒng)計、數(shù)學(xué)或應(yīng)用數(shù)學(xué)，且有一定編程基礎(chǔ)的同學(xué)也可以申請，這都是很好的專業(yè)匹配。

最后，商科背景出身，但量化背景較強的商科專業(yè)，比如金工，但又希望能選擇一個STEM專業(yè)的同學(xué)，那DS顯然也是個非常好的選擇。

所以說，如果你有比較強的編程背景，又有比較好的數(shù)理基礎(chǔ)，那你就很有競爭力;而純商科背景的同學(xué)，如果沒有強的量化背景，或者不懂編程，那建議還是數(shù)據(jù)科學(xué)DS和商業(yè)分析BA混合申請，因為商業(yè)分析更加偏商科，開在商學(xué)院，對商科背景接納程度大很多。

Data Science更重視的是數(shù)據(jù)思維能力，需要有一定的開發(fā)基礎(chǔ)。畢業(yè)生基本上從事的是數(shù)據(jù)相關(guān)的工作，比如數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)產(chǎn)品，大數(shù)據(jù)相關(guān)的開發(fā)或者算法之類更高級的數(shù)據(jù)崗位。數(shù)據(jù)崗位的技能要求不是單一的，根據(jù)具體崗位和業(yè)務(wù)性質(zhì)，來判斷人員偏重哪個方向，需要更高的邏輯思維能力，和基礎(chǔ)的開發(fā)能力。

數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)需求大嗎？

數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)在各種行業(yè)中都提供了高薪和有競爭力的工作機會。根據(jù)美國勞工統(tǒng)計局(BLS)預(yù)測，在2019年至2029年之間許多數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)的增長率將會很高，包括市場研究分析師(18%)、計算機和信息研究科學(xué)家(15%)、計算機系統(tǒng)分析師(7%)和運營研究分析師(25%)，預(yù)計增長率遠高于美國全國平均水平（4%）。

《哈佛商業(yè)評論》曾把數(shù)據(jù)科學(xué)家稱為“21世紀最性感的工作”。

在美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)就業(yè)行業(yè)/及薪資范疇

計算機系統(tǒng)設(shè)計和相關(guān)服務(wù)：平均薪資：106,440美元

公司和企業(yè)管理：平均薪資：102,030美元

管理、科學(xué)和技術(shù)咨詢服務(wù)：平均薪資：99,600美元

科學(xué)研究和發(fā)展服務(wù)：平均薪資：106,720美元

大、專院校和職業(yè)院校：平均薪資：64,650美元

以上便是美國數(shù)據(jù)科學(xué)（DS）專業(yè)碩士的完整解析，如果還是不清楚該如何在2024Fall申請季中定位，我們會有專業(yè)的顧問老師來幫您解決問題，最后祝大家都能進入理想的大學(xué)哦！