美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)名校有哪些值得推薦?

　　1、哈佛大學(xué)：Master of Science in Data Science

　　項目時長：3-4個學(xué)期，完成12門課程

　　先修課程要求：要求申請人修過微積分、線性代數(shù)、概率論和統(tǒng)計，至少精通一門編程語言(如python或R)，并且對計算機科學(xué)有基本的認知。

　　哈佛大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士項目是由計算機科學(xué)學(xué)院和統(tǒng)計學(xué)院合辦，學(xué)生可以選擇CS或統(tǒng)計方向的選修課程。該項目也提供論文選項。

　　2、哥倫比亞大學(xué)：MS in Data Science

　　項目時長：3個學(xué)期，完成30個學(xué)分

　　先修課程要求：要求申請者擁有一定的數(shù)學(xué)及編程基礎(chǔ)，最好學(xué)過微積分、線性代數(shù)、計算機編程等課程。

　　哥倫比亞大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)碩士項目開設(shè)在Data Science Institute下，課程包括21個學(xué)分的核心課程和一個Captone項目，核心課程主要分為三大類：Computer Science、Engineering和Statistics。

　　3、杜克大學(xué)：Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)

　　項目時長：4個學(xué)期，完成42個學(xué)分

　　先修課程要求：定量課程(如線性代數(shù)、統(tǒng)計學(xué)等)，計算機編程課程或經(jīng)驗(例如，Python)。

　　杜克大學(xué)MIDS項目開設(shè)在Social Science Research Institute下，于2018年開始招生。除了必修課程和選修課程外，學(xué)生需要進行暑期實習(xí)，學(xué)校會幫助學(xué)生與杜克大學(xué)的校友及合作伙伴聯(lián)系，以找到適合學(xué)生的暑期實習(xí)機會。

　　4、賓夕法尼亞大學(xué)：MSE in Data Science

　　項目時長：1.5-2年，完成10門課

　　賓夕法尼亞大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士項目開設(shè)在School of Engineering& Applied Science 下，課程覆蓋面非常廣，包括網(wǎng)絡(luò)科學(xué)、數(shù)字人文、生物醫(yī)學(xué)、公共政策、計算機和信息科學(xué)、電氣和系統(tǒng)工程等，分為基礎(chǔ)課程、必修核心課、專業(yè)選修課，學(xué)生需要完成Thesis/Practicum其中一個即可畢業(yè)。

　　5、康奈爾大學(xué)：MPS in Information Science(Data Science)

　　項目時長：1年

　　康奈爾大學(xué)信息科學(xué)專業(yè)碩士(數(shù)據(jù)科學(xué)方向)項目是跨學(xué)科項目，旨在幫助學(xué)生在信息科學(xué)領(lǐng)域成功發(fā)展職業(yè)生涯。

　　學(xué)生需要修讀9個學(xué)分的信息系統(tǒng)課程和9個學(xué)分的人類和社會系統(tǒng)課程，3-6個學(xué)分的MPS項目或數(shù)字技術(shù)實習(xí)，并且可以選修不超過9個學(xué)分的選修課。

　　6、南加州大學(xué)：Master of Science in Computer Science(Data Science)

　　該項目是南加大計算機科學(xué)碩士的分支，學(xué)生需要修滿32個學(xué)分，要求課程讀完GPA不低于3.0，班級規(guī)模較小，每年招收20-30人，偏向于理論研究方向。

　　7、卡耐基梅隆大學(xué)Master of Computational Data Science

　　卡耐基梅隆大學(xué)計算數(shù)據(jù)科學(xué)碩士項目開設(shè)在Language Technologies Institute下，教授來自計算機科學(xué)系、機器學(xué)習(xí)系和人機交互研究所。

　　項目下開設(shè)了三個專業(yè)分支方向：Systems，Analytics，Human-Centered Data Science。

　　學(xué)制分為：16個月(Professional Preparation)和20個月(Research Preparation)，不管選擇哪種方式完成學(xué)位，MCDS的學(xué)生都必須修滿144個學(xué)分。

　　該項目競爭非常激烈，錄取率不到10%。無論本科專業(yè)是什么，強大的計算機科學(xué)和數(shù)學(xué)背景是錄取的首要條件。

　　8、紐約大學(xué)MS in Data Science

　　項目時長：2年，完成36個學(xué)分。

　　先修課程要求：微積分I(極限、導(dǎo)數(shù)、數(shù)列、積分等)，線性代數(shù)，計算機科學(xué)入門(有基本的Python/R的經(jīng)驗)，微積分II、概率論、統(tǒng)計學(xué)或高級物理學(xué)、工程學(xué)或含有大量數(shù)學(xué)課程的計量經(jīng)濟學(xué)。

　　該項目很看重學(xué)生的數(shù)學(xué)背景，優(yōu)先考慮曾接觸過機器學(xué)習(xí)、計算統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘、大規(guī)模科學(xué)計算、運籌學(xué)(無論是在學(xué)術(shù)或?qū)I(yè)方面)的申請人。

　　紐約大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士項目下開設(shè)了三個專業(yè)分支方向：Data Science、Data Science Biology、Data Science – Biomedical Informatics (Medical School) ，學(xué)生可以選擇自己感興趣的方向。

　　美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)是什么?

　　研究領(lǐng)域：數(shù)據(jù)科學(xué)是一個較新的、范圍較窄的跨學(xué)科領(lǐng)域，它將編程技能與統(tǒng)計建模和數(shù)據(jù)分析方法相結(jié)合。

　　課程設(shè)置：數(shù)據(jù)科學(xué)課程則是以數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和概率建模方面的課程為特色。數(shù)據(jù)科學(xué)課程比一般的計算機科學(xué)課程更窄、更專業(yè)。例如：數(shù)據(jù)科學(xué)會側(cè)重在一些統(tǒng)計編程語言，如R和SAS。

　　知識技能和運用：數(shù)據(jù)科學(xué)家則研究數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和概率模型，以解決涉及收集、分類和分析大型數(shù)據(jù)集的復(fù)雜問題。

　　申請須知：對申請人的計算機編程能力相比CS專業(yè)的要求更低，本科為統(tǒng)計、數(shù)學(xué)或應(yīng)用數(shù)學(xué)背景，加上一定的編程基礎(chǔ)，可以申請數(shù)據(jù)科學(xué)碩士項目。另外，本科為量化背景較強的商科專業(yè)，如金融工程，也可以嘗試轉(zhuǎn)碼申請數(shù)據(jù)科學(xué)。

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