1、布朗大學

　　Master’s in Data-Enabled Computational Engineering and Science

　　項目隸屬于工學院，時長3-4個學期。項目旨在用數學建模、仿真和DS算法去解決工程學領域的問題。這里的engineering disciplines主要包括：固體力學、流體力學、材料、化工，因此并不能算是一個正統的DS項目，只是給工科背景的學點Data。

　　從課程設置來看，一共8門課，主要分3塊：engineering、applied maths、DS/高性能計算HPC;可以選Thesis或者Non-Thesis。

　　錄取方面，官方明確寫了prefer GPA 3.4+，建議工科、應用數學、CS、物理等相關專業背景。

　　2、卡內基梅隆大學

　　MS in Data Analytics for Science

　　項目隸屬于CMU理學院，時長1年，簡單來說就是用數據分析工具和機器學習算法來解決science研究的問題，因此該項目適合數理化生等基礎學科的學生。

　　課程設置上秋季學期主要圍繞數學建模、計算方法(如并行計算/高性能計算)、機器學習技術、信息可視化。春季學期則主要是有1個semester-long capstone project，是跟業界合作的。另外值得一提的是，考慮到職業發展需要，項目還為學生在春季學期提供了一個為期6周的溝通能力訓練(required 6-week mini course on communications and professional development)。

　　錄取方面，適合Science專業背景申請，如數學、物理、化學、生物;先修課要求Python和線代;申請不需要GRE。

　　3、加州大學圣地亞哥分校

　　MS in Data Science

　　項目隸屬于The Hal?c?o?lu Data Science Institute (HDSI)，核心課程就是正統硬核的DS課程，選修課提供的specializations涵蓋范圍廣泛，可以從CSE、ECE、數學系等選課。

　　錄取方面目前可以參考UCSD之前在ECE學院下面的EC93 Machine Learning& Data science，bar應該也不會低。

　　4、邁阿密大學

　　MS in Data Science

　　邁阿密大學數據科學項目隸屬于DS科研所(Miami Institute for Data Science and Computing )，時長 1-2年，需要修滿30個學分(每學期修9-12個學分)。

　　項目通過跟各個學院合作提供了不同的concentrations，既有hardcore的Technical Data Science(ML、BDT之類的,課程由cs、math、engineering等學院/系提供)，也有各個practical應用領域(Smart Cities、Marine and Atmospheric Sciences、Educational Measurement and Statistics、Marketing等)。課程中會涉及的programming主要是R和python，選修課可能會涉及一些java和c++。還值得一提的是，項目小班化授課，大多數課僅10-15人。

　　就業方面邁阿密大學有自己的DS研究所，industrial connections也不錯，預計應該還可以的。

　　錄取方面，轉專業友好(students from any academic discipline are invited);先修課要求線代、統計概率論、programming;不需要GRE。

　　5、威斯康星大學麥迪遜分校

　　MS in Data Science

　　由統計系和計算機系合辦，主要隸屬于統計系。

　　申請上要有微積分、數學、編程基礎;不強制要求G, 但還是建議提交。22fall的申請到今年7月15截止，失學兒童還可以抓緊補申一波。

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