美國硬核專業解讀 | 平均年薪超10萬美元，就業前景超棒！美國數據科專業超全解析及院校推薦！

數據科學DS是這幾年留學申請的大(dà)熱門專業。數據科學即是Data Science，簡稱DS，也叫做數據驅動科學，是一(yī)個交叉領域的學科，是用科學方法、處理過程和系統來提取知(zhī)識或者從各種表格中(zhōng)提取結構性的或者非結構性的數據，類似于數據庫中(zhōng)的知(zhī)識開(kāi)發。簡單來說，數據科學就是從數據中(zhōng)提取有用知(zhī)識的一(yī)系列技能和技術。

數據科學是一(yī)門交叉的學科，涉及到很多的領域包括統計學、數學、計算機、人工(gōng)智能、機器學習、數據庫、模式識别、可視化技術等多學科的知(zhī)識。目前綜合排名前30的院校中(zhōng)有超過80%的院校開(kāi)設了數據科學項目，其中(zhōng)大(dà)多數開(kāi)設在統計系下(xià)，也有開(kāi)設在計算機系下(xià)，或者統計系和工(gōng)程學院聯合授課。此外(wài)，數據科學專業基本隻提供秋季開(kāi)學，隻有約翰霍普金斯等少數幾個學校提供春季開(kāi)學。

在學制上，所有數據科學項目都是1-2年完成，3個學期畢業，即秋季-春季-秋季這種學制安排最爲常見，多數項目畢業要求爲30個學分(fēn)，修完10-12門課程畢業。

在美國開(kāi)設DS碩士學科的院校不算少，要是出名的話(huà)，其實也不多，因爲門檻高，對于學科背景有要求，更喜歡綜合型和學術能力強的申請者，所以在人群方面，可能會比較講究，下(xià)面kelly老師給同學們帶來的美國DS碩士申請指南(nán)：

美國DS碩士都比較挑人，尤其是數據科學開(kāi)設的名校，更是如此，所以要想進入UCB、哥大(dà)或者是哈佛等知(zhī)名數據科學強校，必要具備好的三維，也就是要高分(fēn)人群。一(yī)般美國DS碩士三維建議如下(xià)：

GPA：3.8+

托福：100+

GRE：320+3.5

對于相關軟實力的話(huà)，可以通過日常實習或者學習得到，例如：很多本科研究生(shēng)沒有紮實的數理基礎，代碼能力，都會選擇進入數據科學，所以很多圈内人大(dà)呼”内卷“。但事實上，一(yī)些巨頭企業非常需要的人才還是緊缺的，擁有交叉學科背景， coding能力強，數學紮實的人非常具有競争力。

美國數據科學熱門院校推薦

1、哈佛大(dà)學

SM Data Science

項目隸屬SEAS工(gōng)程與應用科學學院(School of Engineering and Applied Sciences)下(xià)的IACS(Institute for Applied Computational Science)學院内。這個項目成立于2018年，是一(yī)個相對較新的研究生(shēng)項目，由統計系和計算機科學系聯合開(kāi)辦。該項目重點關注可複制數據分(fēn)析、協作問題解決、可視化與通信，以及數據科學涉及的安全和倫理問題等話(huà)題。從課程設置來看，包括“數據科學概論專題”、“計算機科學系統”、“統計推斷”、“貝葉斯數據分(fēn)析”、“數據結構與算法”、“機器學習”等。因而需要申請者有較強的數學基礎，最好要有微積分(fēn)、線性代數、概率統計等數學先修課背景。

該項目面向應用科學，對coding要求較高，需要至少精通一(yī)門編程語言，如Python，R等，并對計算機科學有基本認識。建議有CS，統計和數學背景的同學進行申請。

2、哥倫比亞大(dà)學

MS in Data Science

哥倫比亞數據科學項目的學生(shēng)有機會與業内的合作夥伴公司和世界級的教授互動。學生(shēng)也可以選擇以創業爲重點的選修課程，或選擇其中(zhōng)一(yī)個課程中(zhōng)心涵蓋的學科領域。

數據科學項目由文理院校統計系，工(gōng)程與應用科學學院計算機科學系，和工(gōng)業工(gōng)程與運籌學系聯合開(kāi)設。

數據科學項目爲期一(yī)年，畢業需要30學分(fēn)，項目課程由計算機科學必修課、工(gōng)程學必修課、統計學必修課和選修課組成。

先修課程包括以下(xià):

數學類課程:微積分(fēn)，線性代數;

計算機類課程:計算機編程入門課程;

注意:哥大(dà)工(gōng)程與應用科學學院(SEAS)不接受同時申請多于一(yī)個的碩士項目!

3、杜克大(dà)學

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在2018年開(kāi)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。項目規模非常非常小(xiǎo)，全球每年錄取25人到30人，其中(zhōng)中(zhōng)國國籍的學生(shēng)有20%-30%左右。

作爲一(yī)個跨學科的項目，杜克大(dà)學的MIDS強調數據科學的跨學科方法，借鑒了多個領域的專業知(zhī)識，包括計算機科學、統計學、社會科學和特定領域的研究，使學生(shēng)能夠獲得對數據科學概念及其在現實世界中(zhōng)的應用的全面理解。

除此之外(wài)，其課程設置非常靈活，學生(shēng)們可以根據自己的興趣和職業目标定制課程。學生(shēng)可以在機器學習、數據可視化、自然語言處理等前沿領域内選擇自己感興趣的課程。

4、布朗大(dà)學

Master's in Data Science

項目是1-2年制全職學習項目，旨在爲學生(shēng)提供理論和實踐結合的數據科學知(zhī)識和技能，以應對數據驅動決策的需求。該項目包含課程學習和實踐項目兩個部分(fēn)，涵蓋數據科學的各個方面，如統計學、機器學習、數據挖掘、數據管理等。

選修課可與哈佛大(dà)學(Harvard University)以及羅德島設計學院(RISD)進行交叉選課，課程教師均來自著名教授和業界專家，能夠提供最前沿的數據科學知(zhī)識和技能。

5、南(nán)加州大(dà)學

Master of Science in Computer Science(Data Science)

該項目時長爲2年，爲學生(shēng)提供了計算機科學的核心背景和專業的算法，統計和系統專業知(zhī)識，用于獲取，存儲，訪問，分(fēn)析和可視化與能源，環境，健康，媒體(tǐ)，醫學和交通等不同現實世界領域相關的大(dà)型，異構和實時數據。

申請者須具備計算機本科背景或者本科具備計算機相關核心課程和數學課程。

6、紐約大(dà)學

MS in Data Science

紐大(dà)MS in Data Science設立在Center of DataScience(CDS)下(xià)面(CDS附屬在Courant下(xià)，Courant應用數學專排第一(yī))，是世界上第一(yī)個專門爲數據科學開(kāi)設的碩士項目。

課程設置很成熟，旨在爲數據科學領域培養并輸送真正的data scientist。教育質量和業界口碑都很不錯，并配有強大(dà)的師資(zī)力量和學術資(zī)源，因此申請難度也在逐年增加。

課程設置:該項目課程時長2年，每年有春秋兩個學期，共36學分(fēn)，每門課3學分(fēn)，12門課，平均每個學期修3門課，每學期GPA不能低于3.0。課程組成是:required course+general elective+ track course;其中(zhōng)track course又(yòu)分(fēn)爲四個方向:Data Science Track，Data Science Physics Track,Data Science Biology Track,Data Science-Biomedical Informatics(Medical School)。

此外(wài)，學生(shēng)還要完成一(yī)個capstone project。在項目過程中(zhōng)，學生(shēng)要把學到的理論知(zhī)識融入到實際應用中(zhōng)，親身體(tǐ)驗從收集和處理數據，到尋找并設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(dà)學

MS in Data Science

項目爲學生(shēng)提供了數據科學基礎和應用方面的強大(dà)背景，并獲得了紐約州的認可。專爲具有科學、工(gōng)程、數學或商(shāng)業任何領域背景的學生(shēng)設計，可以在兩到三個學期的全日制學習中(zhōng)完成。

學生(shēng)可以選擇廣泛探索數據科學，或集中(zhōng)研究以下(xià)應用領域之一(yī):計算方法、統計方法、健康和生(shēng)物(wù)醫學科學、商(shāng)業和社會科學。

碩士學生(shēng)要完成一(yī)個學期的實習項目，而不是碩士論文。實習項目讓學生(shēng)體(tǐ)驗到在行業中(zhōng)工(gōng)作的滋味--利用贊助機構提供的數據進行真實世界的分(fēn)析項目。

8、華盛頓大(dà)學

MS in Data Science

華盛頓西雅圖數據科學碩士MSDS算是DS裏比較早的項目了。

課程設置:就業導向，1.5年制，包括8節課，學生(shēng)将學習統計建模、數據管理、機器學習、數據可視化等方面的專業知(zhī)識。

就業方面:亮點在于有一(yī)個爲期2個quarter的capstone，由于西雅圖的地理位置優勢，合作公司很ok，有微軟、Adobe、Boeing等。同樣因爲西雅圖的地理位置，大(dà)廠很多，項目的就業也非常不錯。

項目整體(tǐ)還是偏理工(gōng)科，少量商(shāng)科。錄取對學生(shēng)的編程能力有要求，必須掌握Python，C#，C++，Java，or JavaScript其一(yī)。

美國數據科學碩士申請要求

本科是計算機科學CS的同學，是最符合申請條件的，因爲大(dà)多數數據工(gōng)作都是通過編程和數據庫的相關手段進行的，同時學過統計、微積分(fēn)、高級語言;

其次，本科背景是統計、數學或應用數學，且有一(yī)定編程基礎的同學也可以申請，這都是很好的專業匹配。

最後，商(shāng)科背景出身，但量化背景較強的商(shāng)科專業，比如金工(gōng)，但又(yòu)希望能選擇一(yī)個STEM專業的同學，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(yòu)有比較好的數理基礎，那你就很有競争力;而純商(shāng)科背景的同學，如果沒有強的量化背景，或者不懂編程，那建議還是數據科學DS和商(shāng)業分(fēn)析BA混合申請，因爲商(shāng)業分(fēn)析更加偏商(shāng)科，開(kāi)在商(shāng)學院，對商(shāng)科背景接納程度大(dà)很多。

Data Science更重視的是數據思維能力，需要有一(yī)定的開(kāi)發基礎。畢業生(shēng)基本上從事的是數據相關的工(gōng)作，比如數據分(fēn)析，數據産品，大(dà)數據相關的開(kāi)發或者算法之類更高級的數據崗位。數據崗位的技能要求不是單一(yī)的，根據具體(tǐ)崗位和業務性質，來判斷人員(yuán)偏重哪個方向，需要更高的邏輯思維能力，和基礎的開(kāi)發能力。

數據科學專業需求大(dà)嗎(ma)？

數據科學職業在各種行業中(zhōng)都提供了高薪和有競争力的工(gōng)作機會。根據美國勞工(gōng)統計局(BLS)預測，在2019年至2029年之間許多數據科學職業的增長率将會很高，包括市場研究分(fēn)析師(18%)、計算機和信息研究科學家(15%)、計算機系統分(fēn)析師(7%)和運營研究分(fēn)析師(25%)，預計增長率遠高于美國全國平均水平（4%）。

《哈佛商(shāng)業評論》曾把數據科學家稱爲“21世紀最性感的工(gōng)作”。

在美國數據科學專業就業行業/及薪資(zī)範疇

計算機系統設計和相關服務：平均薪資(zī)：106,440美元

公司和企業管理：平均薪資(zī)：102,030美元

管理、科學和技術咨詢服務：平均薪資(zī)：99,600美元

科學研究和發展服務：平均薪資(zī)：106,720美元

大(dà)、專院校和職業院校：平均薪資(zī)：64,650美元

以上便是美國數據科學（DS）專業碩士的完整解析，如果還是不清楚該如何在2024Fall申請季中(zhōng)定位，我(wǒ)(wǒ)們會有專業的顧問老師來幫您解決問題，最後祝大(dà)家都能進入理想的大(dà)學哦！