美國數(shù)據(jù)科學(xué)是區(qū)別于BA項目的存在，它主要側(cè)重于研究，實用性方面可能與BA略微存在差異，但是在錄取生源方面，美國數(shù)據(jù)科學(xué)碩士一直都起點(diǎn)很高：主要體現(xiàn)在2點(diǎn)：

　　1、從背景上看，無論是理工科相關(guān)的學(xué)術(shù)背景，還是垂直領(lǐng)域內(nèi)的實習(xí)科研方面，都是這個項目在錄取過程的考核重點(diǎn)，此外，在院校背景方面，211和985、海外高校背景等層出不窮，普本以下的學(xué)生錄取的比較少，所以也是比較挑剔背景學(xué)校的項目;

　　2、從學(xué)校選擇來看，據(jù)hanna老師所知，在每年申請過程中，也有不少學(xué)校成為申請者的心頭愛，包括CMU、哥大、nyu和UCB等學(xué)校，在美國都是最為出色的代表院校，同時也是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的大牛，但是也是諸多開設(shè)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士的美國學(xué)校中錄取難度不低于四顆星的高難度存在。

　　那么，美國數(shù)據(jù)科學(xué)碩士錄取條件到底需要滿足哪些呢?在錄取過程中有哪些明顯的偏好呢?從這些牛校中，我們可以看出一定的邏輯！

　　1.卡內(nèi)基梅隆大學(xué)-計算數(shù)據(jù)科學(xué)

　　錄取條件：

　　作為傳統(tǒng)計算機(jī)強(qiáng)校的卡梅，其計算機(jī)學(xué)院下的計算數(shù)據(jù)科學(xué)項目絕對是該領(lǐng)域神一般的存在。能在卷這個項目的生源們中脫穎而出的通常有著3.9以上的GPA，且本科專業(yè)是計算機(jī)、軟件工程等相關(guān)專業(yè)，數(shù)據(jù)科學(xué)出身的學(xué)生都并沒有專業(yè)優(yōu)勢。

　　2.哥倫比亞大學(xué)-數(shù)據(jù)科學(xué)

　　錄取條件：

　　哥大的數(shù)據(jù)科學(xué)不用說，一直是大眾情人校，GPA3.8是起碼的，他和哥大的商業(yè)分析看重的點(diǎn)不太一樣的是，BA看重實習(xí)，DS看重研究。有一段在學(xué)校lab做機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能相關(guān)項目的經(jīng)歷是標(biāo)配。

　　3.紐約大學(xué)-數(shù)據(jù)科學(xué)

　　錄取條件：

　　紐約大學(xué)也是老牌的大眾情人校,總體的錄取風(fēng)格跟哥大差不多，今年的數(shù)據(jù)來看可能跟哥大難度不相上下，但是不僅對有l(wèi)ab經(jīng)歷的學(xué)生友好，也對有美國本土hi-tech行業(yè)實習(xí)經(jīng)歷的學(xué)生友好。

　　4.西北大學(xué)-分析

　　錄取條件

　　西北大學(xué)的分析學(xué)是一個對應(yīng)屆生不太友好的項目，他們大部分的錄取的生源是有5-8年全職工作經(jīng)驗的。雖然肉眼可見的難錄，就業(yè)也好，但好像吸引力還是不如哥大賓大這樣的藤校，且專業(yè)并非正統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學(xué)，很多費(fèi)勁千辛萬苦錄取這個項目的生源最后還是沒有入讀。

　　5.康奈爾tech-運(yùn)籌與信息工程ORIE

　　錄取條件：

　　很多申請者選擇這個項目都會選擇旗下的數(shù)據(jù)科學(xué)方向。他家過去幾年都是比較平穩(wěn)的，主流錄取生源應(yīng)該是3.7-3.8，如果有全職工作經(jīng)驗，標(biāo)準(zhǔn)可以放寬到3.4左右，今年的標(biāo)準(zhǔn)直接向3.9看齊，一大票3.8+的被拖著，連發(fā)錄取的時間都比原計劃晚了近2個月，但也有極少數(shù)錄取早的會在12月中旬就拿面試，面完很快就錄取的。

　　猜測學(xué)校出結(jié)果慢其中一個原因可能是他家面試題目是固定的，所有人都是那6道題，所以他們可能看了面試表現(xiàn)之后依然無法做決定，明年我們看看他們的題目是否會發(fā)生調(diào)整。

　　6.伯克利-IEOR VS analytics

　　錄取條件：

　　伯克利的master of analytics是原先IEOR項目的一個分支獨(dú)立出來的，可能因為選這個分支的同學(xué)太多了，就干脆獨(dú)立出來了。

　　從專業(yè)上講原項目留下的分支是management science engineering，和fintech，從難度上來講好像兩個項目都友好了一點(diǎn)點(diǎn)，以前感覺3.8以上才比較有機(jī)會，現(xiàn)在3.6或者3.7也有可能錄取，但其實還有很多3.8以上的學(xué)生沒有錄取，所以并不能認(rèn)為他的錄取標(biāo)準(zhǔn)在降低。

　　關(guān)于面試，兩個項目都是可能無面錄取，也都可能需要面試才能錄取，總體來講面試通過率還是比較高的，analytics無面錄取的概率更大一點(diǎn)。

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