美國DS碩士申請指南|三維要求+軟實力

　　美國DS碩士都比較挑人，尤其是數據科學開設的名校，更是如此，所以要想進入UCB、哥大或者是哈佛等知名數據科學強校，必要具備好的三維，也就是要高分人群。

　　一般美國DS碩士三維建議如下：

　　GPA：3.8+

　　托福：100+

　　GRE：320+3.5

　　對于相關軟實力的話，可以通過日常實習或者學習得到，如下：

　　很多本科研究生沒有扎實的數理基礎，代碼能力，都會選擇進入數據科學，所以很多圈內人大呼”內卷“。但事實上，一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，數學扎實的人非常具有競爭力。

　　目前短期內，要做到的是學好自身專業的數學課程，補充上一些計算機專業課程。同時對標找差前面列出的核心技能，需要更加注重溝通交流能力。

　　學有余力的還可以進行一些自學，包括在中國大學mooc、Coursera、Udacity以及Bilibili等平臺完善相關課程，還可以在數據科學競賽平臺Kaggle上打一些比賽做一些項目，讓自己的背景更扎實。

　　美國DS專業是什么：

　　并不是一個獨立的學科，而一個交叉學科。其混合了數學/統計學，計算機科學和商業知識。

　　在計算機的幫助下，使用統計/數學知識去處理數據從而獲得商業的洞見(所以這是我們專業碗里的)。廣義上說，其實一切由數據驅動的解決方法，都可以稱作數據科學。本文討論的數據科學，不同于數據工程師，也不同于統計學家，而是數據科學家(Data scientist)。

　　美國DS碩士院校推薦：

　　Harvard-Data Science MS：交叉性很強，目標是培養利用數學建模、算法、系統創新與統計工具解決實際問題的研究生。

　　UPenn-Data Science MS：項目的整體質量較高，課程的設置偏實際運用，且選擇的自由度非常大，幾乎所有計算機專業的課都可以選。

　　CMU-Computational Data Science MS ：全美就業最好(據說)。

　　Columbia-Data Science MS：一共上10~12門課，一年半，既要學習，又要找實習，找工作，說實話，還是很累的。做NLP，貝葉斯機器學習比較強。

　　Stanford-Data Science MS：從錄取學生背景上看，數學/統計/計算機背景的學生最多，要求數學功底較強，GPA趨近4.0。

　　UW Seattle-Data Science MS：由學校六個top院系的教授共同設置，只在晚上上課，教授學生管理、模型以及大數據可視化等知識，以滿足工業、政府、非盈利組織、科研等組織日益增長的需要。

　　Duke-Interdisciplinary Data Science MS：相比于傳統的統計學和計算機學科，更強調技術計算技能，實踐經驗和團隊合作。比傳統的信息系統程序更注重建模，分析和解釋數據。

　　Cornell-Data Science Track MPS  ：每年招收50人左右，其中中國人大約30個。該項目選課自由度很大，并且有選CS系課程的優先級，無論你是想學CS，IS還是商科，金融，統計，統統都可以選。

　　Brown-Data Science MS：GRE的要求不是必須的。建議學生至少修過一年的微積分，一學期的線性代數，一學期的概率論與統計，和一學期的編程。

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