美国研究生留学申请数据科学专业如何选校定位_美国留学网

美国研究生留学申请数据科学专业如何选校定位

　　新兴的数据科学学科已经成为当今世界中做出决定、理解观察结果和解决问题的必要条件。顾名思义：和数据相关的科学研究都是数据科学。具体点说的话，数据科学是指通过挖掘数据，处理数据，分析数据从而得到有用信息的技术和研究。通过数据的表象，挖掘用户的深层次需求，从而准确地进行商业决策，实现盈利。美国研究生留学

　　数据科学的市场需求

　　According to LinkedIn's most recent Emerging Jobs Report,data science is booming.It saw a 37%growth rate in 2020,and the data scientist is one of the top three fastest growing jobs for the third straight year.

　　2020年领英的数据显示，数据科学的增长率是37%。而数据科学家也已成为连续三年增长最快的三种职业之一。

　　数据科学的就业领域

　　职位：

　　机器学习工程师

　　数据分析员

　　数据科学家

　　领域：证券、高科技公司、投行、四大、快消等各行各业。

　　数据科学之院校

　　1、斯坦福大学

　　统计学下面的数据科学track

　　课程：

　　数学和统计基础15学分

　　实验课3学分

　　科学计算（软件开发+大规模计算）6学分

　　实践课3学分

　　数据科学课程剩余学分可选

　　2、哈佛大学

　　MASTER'S IN DATA SCIENCE

　　计算机和统计学院老师授课

　　12门课，一年半的项目

　　不限制本科背景，但更喜欢录取有足够计算机、数学或统计学背景的学生。

　　课程要求：

　　概率论与线性代数；概率论与统计推论课程；熟练掌握python或R，掌握基本的计算机概念。

　　12月1日截止

　　申请时不需要GRE

　　3、宾夕法尼亚大学

　　MSE in Data Science

　　一年半到两年可完成的项目。

　　11.1提前批截止，一月中旬出结果

　　4、卡内基梅隆大学

　　MCDS：Master of computational data science

　　12月13截止

　　该项目侧重于科学实验设计、数据收集、数据建模与分析、问题解决和人机交互等。

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　　5、加州伯克利

　　运筹系下的机器学习和数据科学方向

　　一年的项目

　　20%的录取概率

　　500+的applicant，100入读

　　6、哥伦比亚大学

　　数据科学学院下的项目：该项目由四个学院合作上课-文理学院、工程学院、计算机学院和运筹学院。美国数据科学专业

　　课程：

　　计算机：计算机系统、机器学习、算法9学分

　　工程：数据科学的大课程3学分

　　统计学：概率论与统计、探索性数据分析和可视化、统计推断和建模9学分

　　选修课：剩余学分可选

　　7、纽约大学

　　36个学分项目

　　录取学生本科专业：统计、计算机、数学、工程、经济、商科、生物、物理和心理学等。21秋入读的学生平均GPA3.87

　　先修课要求：微积分I、线性代数、计算机入门、会Python和R语言、微积分II、概率论与统计或含数学内容多的高阶物理、工程或计量经济的课程。

　　8、西北大学

　　分析专业

　　每年入读人数在40左右

　　入读学生背景：数学和统计专业40%、工程和计算机30%、经济与社科19%、商科和管理6.5%

　　9、杜克大学

　　MIDS跨学科数据科学

　　Duke University Master in Interdisciplinary Data Science(MIDS)combines rigorous computational and technical training with field knowledge and repeated practice in critical thinking,teamwork,communication,and collaborative leadership to produce data scientists who can add value to any field.

　　去年录取数据

　　959申请者，录取率11.68

　　最后入读38人

　　42个学分的项目，两年完成

　　课程link：https://datascience.duke.edu/academics/mids-courses/

　　10、密歇根安娜堡大学

　　Data Science

　　录取学生本科背景多元化：统计、数学、计算机科学、物理、工程、信息和数据科学等等。课程要求：

　　两个学期的微积分

　　一个学期的线性代数或矩阵代数

　　一门计算机入门课程

　　一般学生两年完成。

　　2.1截止，无需GRE

　　大概会发100个offer，最终70人左右报道

　　11、约翰霍普金斯大学

　　工程学院下的MSE in Data Science项目

　　课程：

　　一门数据科学入门，4门核心课程，4门选修，1个数据科学大项目、一门数据科学伦理课。美国研究生选校

　　该项目提供应用数学、统计学和计算机科学方面的培训，以作为理解和领会现有数据科学工具的基础。

　　12、南加州大学

　　计算机学院下的数据科学项目

　　该项目的课程对于计算机要求比较高

　　其他可以选择的项目还有工程学院下的分析、应用数据分析、通信数据分析等等，难度会比计算机学院下的项目要小一些。

　　13、弗吉尼亚大学

　　32个学分11个月的项目

　　班级人数60人

　　平均GPA3.6

　　国际学生比例15%

　　录取背景多元

　　本科背景有航天、生物学、商业、计算机科学、工程、经济、广告、语言学、数学、护理、公共政策、统计学等等。

　　希望申请者有很强的量化背景、高效的沟通能力和解决问题的思维方式。

　　14、塔夫茨大学

　　数据科学

　　30个学分，可一到两年完成。

　　1月15截止，无需GRE

　院校档次划分

　　一梯队：斯坦福大学、哈佛大学、宾大、卡内基梅隆大学

　　二梯队：加州伯克利、杜克大学、哥大、西北大学、密歇根安娜堡、纽约大学、约翰霍普金斯

　　三梯队：南加州大学、弗吉尼亚大学、塔夫茨大学

　　数据科学申请常见问题汇总

　　1、数据科学的实习公司和实习岗位如何选择？

　　能够进行量化分析的岗位，公司Title不是最重要，最重要的是实际做了什么。

　　2、哪些专业申请数据科学有竞争力？

　　计算机、数学、统计、工程等。其他专业想申DS的话需至少满足先修课要求并在项目中体现出自己的编程和数据分析的能力。美国留学定位

　　3、先修课的要求有哪些？

　　微积分I、线性代数、计算机入门、会Python和R语言、微积分II、概率论与统计或含数学内容多的高阶物理、工程或计量经济的课程。

　　4、商业分析和数据科学对于申请者的难度如何?

　　这个问题需要个案分析，但总的原则是如果是商科管理背景更适合申商业分析，偏理工科背景申请DS相对更适合一些。

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