朗汀留學說 | 年薪10W美金，去(qù)美國讀DS研究生(shēng)，認準這些項目！

大(dà)數據時代的到來，爲各個科學領域帶來了新的改革。從廣義上來說，數據科學就是和數據有關的科學研究。數據匮乏的歲月已過去(qù)，現如今各行各業對數據的需求就如同汽車(chē)需要道路。

在過去(qù)10年裏，美國大(dà)學陸續開(kāi)設200多個與數據科學有關的碩士專業。尤其是近幾年，開(kāi)設了數據科學、商(shāng)業分(fēn)析和數據分(fēn)析專業的學校數量更是快速增加。

1、Stanford University M.S. in Statistics：Data Science

1-2年，要求較強的數學和計算機背景；沒有強制性的工(gōng)作經驗要求，若有可加分(fēn)，不接受GMAT代替GRE。

統計數據科學項目是統計系和計算與數學工(gōng)程學院聯合創辦的，主要培養學生(shēng)在數據科學中(zhōng)的計算能力。

2、Cornell University Master of Professional Studies in Applied Statistics-Data Science

1年，要求有一(yī)定的數學背景：兩學期的微積分(fēn)，一(yī)種基本的非微積分(fēn)統計以及一(yī)門矩陣代數課程。

3、New York University MS in Data Science

2年，要求有很強的數學，計算機科學以及應用統計背景；先修課要求: Calculus |、 Linear Algebra、Intro to Computer Science (Python and R at a minimum)；不要求工(gōng)作經驗；不接受GMAT代替GRE。

4、Harvard University Master of Science in Data Science

3個學期/1年，無強制的先修課要求，但錄取者一(yī)般具有足夠的計算機科學數學和統計學背景，包括至少一(yī)種編程語言的流利程度以及微積分(fēn)、線性代數和統計推斷的知(zhī)識。

5. University of Pennsylvania Master of Science in Engineering in Data Science

1.5/2年，要求較強的數學和計算機背景；沒有強制性的工(gōng)作經驗要求，若有可加分(fēn)。賓大(dà)修課白(bái)由度很大(dà)，學生(shēng)可根據白(bái)己的興趣在CIS系修讀雙學位成轉學。

賓大(dà)DS課程覆蓋面非常廣，包括生(shēng)物(wù)醫學信息、通信和公共政策、機器人、機器學習和人工(gōng)智能以及數據隐私等多方面，同時Penn Data Science Group還會舉辦各種講座、workshop和data project供學生(shēng)參加實踐。

6. Columbia University Master of Science in Data Science

1年30學分(fēn)，要求申請者擁有一(yī)定的數學及編程基礎，最好學過微積分(fēn)、線性代數、計算機編程等課程，沒有強制性的工(gōng)作經驗要求，若有可加分(fēn)。

項目的學生(shēng)将有機會從事包括牛業項目在内的獨創研究，并與行業合作夥伴以及教學人員(yuán)溝通互動。畢業生(shēng)可以選擇金融等服務領域工(gōng)作，也可以選擇偏向技術的企業。

7. Duke university MS Interdisciplinary Data Science (MIDS)

2年，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(fēn)、線性代數、統計等數學方面的課程。

畢業生(shēng)去(qù)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(shēng)物(wù)科學等領域居多。每年大(dà)約招收25-35個學生(shēng)

8. University of Washington Master of Science in Data Science

1.5年；先修課包括Mathematics (a three-class calculus sequence and a linear algebra course), Computer Programming，不要求工(gōng)作經驗，不接受GMAT代替GRE。

9. Brown University Master in Data Science

3學期 （2學期課程+ 1 capstone project)；四個系聯合開(kāi)辦(Applied Mathematics, Biostatistics, Computer Science, and Mathematics)。

先修課要求爲1年的微積分(fēn)，1學期的線性代數，1學期的概率與統計，編程入門。資(zī)源豐富，對編程、數理統計有一(yī)定要求。沒有強制性的工(gōng)作經驗要求，若有可加分(fēn)

10. Cornell University Master of Engineering in operations Research and Engineering

（分(fēn)支Data Analytics)

爲期1年30學分(fēn)，要求申請者擁有數學、工(gōng)程、物(wù)理、化學、數學經濟學等本科背景，且修讀過微積分(fēn)、概率論、統計、計算機編程等課程。

選課自由度比較大(dà)，并且有選CS系課程的優先級，無論是CS，還是商(shāng)科，金融，統計，統統都可以選。大(dà)部分(fēn)畢業學牛進入蘋果，微軟，甲骨文等互聯網公司。每年招收50人左右

11. University of Virginia Master of Science in Data Science

11個月，緻力于爲政府和企業培養大(dà)數據處理的人才，每年7月份開(kāi)課，次年5月份結課。

課程由計算機系、統計系 系統與信息工(gōng)程系聯合授課；要求先修課程：單變量積分(fēn)、線性代數、統計學導論、計算機編程導論。

12. University of California-San Diego Master of Advanced Studies in Data Science and Engineering

2年，專業背景Engineering, Math, Physics, or other Science field preferred，不要工(gōng)作經驗。

13. University of Rochester Master of Science in Data Science

一(yī)年或一(yī)年半，專業背景science, engineering,mathematics,or business；不要求工(gōng)作經驗；靈活的課程設置，重具針對性和專業性，靈活的項目時長符合學生(shēng)的不同需求。

兩學期的時長适合計算機科學和數學背景很強的學生(shēng)，承擔相對繁重的課程壓力，可以迅速畢業。并且該項目設有三個專業方向：計算與統計理論，健康科學與生(shēng)物(wù)醫學科學以及商(shāng)學與社會科學。明确的分(fēn)支方向，使其課程設定更具針對性及專業性。

14. University of Southern California

①Master of Science in Computer Science （分(fēn)支Data Science)

一(yī)年，專業背景：工(gōng)程學、數學或硬科學。工(gōng)程學院下(xià)重視統計，算法和系統專業知(zhī)識。

偏向于理論研究方向。該項目的畢業生(shēng)可進入微軟、 百度等世界500強的企業機構。不接受GMAT代替GRE。每年招收20-30人

②Master of Science in Applied Data Science

接受包括但不限于統計學、 數學、計算機科學、 信息系統、經濟學、 信息技術和物(wù)理學等專業的申請者。

15. Northeastern University Master of Science in Data Science

爲期1年，開(kāi)設于波士頓校區的CCIS院下(xià)，是2016年新增項目。主要培養學生(shēng)建立處理建模、分(fēn)析和推理數據的綜合框架。項目核心課程：算法和數據處理，機器學習和數據挖掘，以及信息可視化。

所有的錄取學生(shēng)，無論學術背景如何，都要在開(kāi)學前一(yī)周參加計算機科學和編程基礎、概率論和線性代數基礎的兩項考試，不符合标準的學生(shēng)需要修對應的基礎課程。項目對于學生(shēng)學術基礎的要求極高。注重培關數據科學基礎技術，提供豐厚獎學金。

16. Carnegie Mellon University

①Master of Computational Data Science (MCDS)

16個月，主要探索大(dà)型信息系統的設計，工(gōng)程和部署。對于Capstone項目，學生(shēng)可以選擇單獨工(gōng)作或組織研究團隊對感興趣的項目進行研究。該項目内的學生(shēng)還有一(yī)個夏季實習機會（來白(bái)于蘋果、亞馬遜、eBay、谷歌 瑞銀等公司）。

CMU在量化科學，綜合科學和統計學方面排名較高。MCDS分(fēn)爲三種模式：标準修讀 ( 16 months），延伸修讀 ( 20 months)，以及快速修讀 (12 months）。并且還設有三個專業方向：系統(Systems)、分(fēn)析 （Analytics）和人工(gōng)數據科學 (Human-Centered Data Science)

②Master of Information Systems Management-Business Intelligence and Data Analytics (MISM-BIDA)

16個月，開(kāi)設在信息學院lohn Heinz下(xià) （MISM分(fēn)爲三個Track，分(fēn)别是MISM-12/16-month（12個月的需要三年工(gōng)作經驗），Global 21-month(第一(yī)年在澳洲阿德萊德，第二年在匹茨堡校區)。

B1DA有16個月和12個月，前者包括實習，後者隻接受最少有三年工(gōng)作經驗的申請者，16個月的B1DA項目課程設置和MISM一(yī)樣，整體(tǐ)偏tech。analytics,modeling,計算機以及stat類的課程比較集中(zhōng)，暑期實習是必需的。

③Master of Science in Public Policy and Management -Data Analytics track

分(fēn)标準 (Standard）、延伸 (Extended)、快捷 (Accelerated）三種修讀模式，分(fēn)别爲16個月、20個月和12個月，總學分(fēn)均爲144個學分(fēn)。要求較強的數學基礎，有先修課要求。每年招收學生(shēng)較少。

總結

美國的數據科學一(yī)般開(kāi)設在三個學院下(xià)，✅一(yī)個是計算機所在的學院✅一(yī)個是工(gōng)程學院，✅一(yī)個是文理學院下(xià)的數學系

部分(fēn)院校DS項目設立在多個學院是因爲這個專業本身屬于交叉學科，包含了計算機，統計，數學及相關的學科。感興趣的同學們快來添加朗汀老師咨詢吧~