對人文社科背景相對友好的數據科學交叉項目推薦

每到留學申請季，老師的谘詢信箱總是滿滿當當。同學們(men) 的問題五花八門，但總離不開留學國家選擇、費用預算和申請準備。而在這些谘詢中，最常被問到的一個(ge) 問題是：老師，我是文科背景的學生，但想在碩士階段轉向數據類專(zhuan) 業(ye) 。聽說數據類專(zhuan) 業(ye) 對計算機和數學要求很高，而且申請競爭(zheng) 非常激烈，我應該怎麽(me) 辦？

對此老師想說：別擔心，雖然文科跨申數據科學競爭(zheng) 確實很激烈，但隨著互聯網和人工智能的飛速發展，企業(ye) 對具備多學科知識背景的複合型人才需求日益增長，國外許多大學也紛紛推出了相應的交叉型項目。

今天，老師就為(wei) 大家推薦一些對人文社科背景相對友好的數據科學交叉項目！希望能幫助你們(men) 在留學路上更進一步。同學們(men) 可以仔細研究，看看哪個(ge) 項目最適合自己！

Tier 1：頂尖項目，競爭(zheng) 激烈

Tier 1梯隊的項目代表著美國人文社科定量研究領域的最高水平，申請條件自然也是最為(wei) 嚴(yan) 苛。通常要求申請者擁有海本或985高校背景，GPA需達到3.7以上，托福成績需在110分以上，GRE成績則需達到328分以上。這些項目不僅(jin) 學術要求高，而且競爭(zheng) 激烈，招生人數有限，國際生比例也相對較低。

以機構三位同學為(wei) 例：

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項目推薦：

Columbia University: MS in Learning Analytics, Graduate School of Education, Health & Psychology, 最多3學期
U Penn: SMART (Statistics, Measurement, Assessment, and Research Technology), Graduate School of Education, 1年，10門課
University of Chicago: Masters in Computational Social Science, Division of the Social Sciences, 2年，18門課，65
University of Chicago: MA in Social Science - Quantitative methods and Social Analysis, Division of the Social Sciences, 1年，9門課
Columbia University: MA in Quantitative Methods in the Social Sciences, 文理學院，最低30學分，國際生占比67%

Tier 2：優(you) 秀項目，條件適中

相對於(yu) Tier 1，Tier 2的項目在申請條件上相對寬鬆，但依然要求申請者具備海本或985高校背景，GPA在3.5以上，托福成績需在105分以上，GRE成績則需達到325分以上。這些項目同樣注重學術研究，但招生人數和國際生比例可能更為(wei) 寬鬆。

以機構三位同學為(wei) 例：

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項目推薦：

UCLA: MA in Social Research Methodology, School of Education & Information Studies,
NYU: MS in Applied Statistics for Social Science Research, Steinhardt School of Culture, Education, and Human Development, 34-44學分
UMich-Ann Arbor: MS in Survey Methodology, Institute for Social Research, 20個月
University of Vanderbilt: M Ed. Quantitative Methods, 文理學院心理學及人類發展係，33學分
Georgetown University: MS in Social Analysis and Research, 社會學係，1年

無論是Tier 1還是Tier 2，美國人文社科定量研究碩士項目都對申請者的學術背景和語言能力有著較高的要求。但不同梯隊的項目在招生人數和國際生比例上有所區別，為(wei) 不同條件的申請者提供了多樣化的選擇。

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下麵老師給大家推薦幾個(ge) 爆款人文社科定量研究項目，希望能為(wei) 同學們(men) 提供幫助。

1、文商社科背景學生

2、三圍及院校背景出色（GPA 3.4~3.8+，TOEFL105+，GRE 320~325+）

3、想申STEM，留美就業(ye) 好，有讀博想法且有名校情結的學生

紐約大學

社會(hui) 科學研究應用統計

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推薦理由

Social Stats王牌，高質量小班教學，與Faculty 關係緊密，RA機會多，選課靈活，課程偏應用，上可CS下可BA。
就業受到係裏大力支持，學生出路廣泛，上可PHD下可Data Scientist，與DS資源共享，項目要求實習且有CPT。

1、項目簡介

數據科學革命正在改變我們(men) 如何使用統計分析來解決(jue) 重要的社會(hui) 問題。在這個(ge) 靈活的學分計劃中，你將學習(xi) 先進的定量研究技術，並將其應用於(yu) 社會(hui) 、行為(wei) 和健康科學的關(guan) 鍵政策問題，為(wei) 成為(wei) 應用統計學家或數據科學家或博士研究做準備。

這是一個(ge) 可變學分項目，至少需要獲得 34 個(ge) 學分。如果在之前接受過統計培訓的情況下進入該計劃，則加速、較低的學分選項可能是理想選擇。

大多數沒有統計經驗的學生將需要大約 44 個(ge) 學分。該計劃包括理論基礎、統計推理和廣義(yi) 線性模型、因果推理、調查研究方法、多層次建模、應用統計選修課和無限製選修課。統計谘詢研究研討會(hui) 和實習(xi) 提供實用的學習(xi) 經驗。

學製：一般是3-4個學期
學費：66,028美金（33學分）
是否STEM：是
開學季：秋季
所屬學院：斯坦哈特文化、教育和人類發展學院

2、項目分支

數據科學-社會影響
計算方法
一般應用統計學

3、培養(yang) 目標&能力

幫助塑造研究項目或研究的設計
在實施研究或調查中發揮重要作用
負責收集、組織和分析來自各種主要和/或次要資源的數據
幫助製定收集數據和從數據中推斷結果的指南或協議
使用先進的數據管理和統計軟件進行分析並撰寫關於您的發現的報告
解釋過去的行為，確定可能的結果和情景，探索未來的趨勢，並做出預測

4、就業(ye) 前景

典型就業(ye) 行業(ye) ：以往畢業(ye) 生：心理學、教育、政治學、公共政策、媒體(ti) 研究和醫療保健（國際救援委員會(hui) 、紐約州總檢察長辦公室、Two Sigma、哈佛教育政策研究中心、維拉司法研究所、警務公平中心和紐約市學校研究聯盟）

典型崗位：應用統計學家和數據科學家和數據分析師

5、錄取要求

先修課要求：未明確先修課要求，但是申請過程中需要收集數學、統計學和統計軟件方麵的經驗。

數學，強調形式推理和建模（例如，高級微積分、邏輯、線性代數、概率論）
統計（例如，推理和概率，線性模型）
計算機科學（例如，編程、離散數學、算法分析、數據挖掘技術）。

TOFEL：未設置最低分要求，但錄取者一般不低於(yu) 100官網鏈接：https://steinhardt.nyu.edu/degree/ms-applied-statistics-social-science-research

哥倫(lun) 比亞(ya) 大學

社會(hui) 科學定量方法碩士（QMSS）

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推薦理由

4個focus，1個concentration, 提供多樣選擇，學生就業選擇廣，還可與SIPA MPA/MIA 雙學位
課程偏向Econ+Stats，選課自由

1、項目簡介

社會(hui) 科學中的定量方法（QMSS）是哥倫(lun) 比亞(ya) 大學文理研究生院的一個(ge) 獨立的文學碩士課程，隸屬於(yu) 社會(hui) 和經濟研究與(yu) 政策研究所。

它是一個(ge) 創新、靈活、跨學科的社會(hui) 科學學位，專(zhuan) 注於(yu) 定量研究技術和策略。

該項目整合了經濟學、曆史學、政治學、心理學、社會(hui) 學、計算機科學和統計學七個(ge) 研究學科的觀點和研究方法。QMSS 為(wei) 學生提供定量研究方麵的嚴(yan) 格培訓，重點是有關(guan) 研究技術和發現的書(shu) 麵和口頭交流。

這些技能為(wei) QMSS 畢業(ye) 生進入（或進一步）分析或研究職業(ye) 或繼續攻讀博士學位做好準備。QMSS 的學生吸引了來自 30多個(ge) 國家的不同領域的學生，他們(men) 為(wei) 該項目帶來了獨特的經驗和專(zhuan) 業(ye) 知識。每年大約有一半的新生是國際學生。

入學學生具有廣泛的背景和經驗，有剛剛完成學業(ye) 的畢業(ye) 新生，也有擁有多年工作經驗的職場人士。雖然大多數學生全日製入學，但有些學生保持職業(ye) 或其他努力，以兼職的方式完成課程，以便將他們(men) 通過該課程獲得的技能直接應用於(yu) 他們(men) 的工作。

學製：全日製課程 9 個月，非全日製學生通常在 2 到 2.5 年內完成課程
學費：每學期36,386 美金
是否STEM：是
開學季：秋季
所屬學院：Graduate School of Arts and Sciences

2、項目分支

靈活方向
數據科學方向
經濟學方向
實驗方法方向

3、培養(yang) 目標&能力

QMSS 為(wei) 學生提供定量研究方麵的嚴(yan) 格培訓，重點是關(guan) 於(yu) 適用於(yu) 問題的研究技術和發現的書(shu) 麵和口頭交流。這些技能為(wei) QMSS畢業(ye) 生進入（或進一步）分析或研究職業(ye) 或繼續攻讀博士學位做好準備。

4、就業(ye) 前景

典型就業(ye) 行業(ye) ：學術類、谘詢類、聯邦政府、金融係統、投資銀行和貿易類、市場營銷和廣告類、市場研究、媒體(ti) 和娛樂(le) 行業(ye) 、非政府組織、非盈利組織、政策研究、科學技術、州和地方政府、其他。

典型崗位：Consulting谘詢、Analyst分析師、Consultant顧問、SeniorEconomicAnalyst高級經濟分析師

5、錄取要求

先修課要求：學生應該對統計數據或更高層次的分析有所了解。該計劃需要有某種方式來評估您在 QMSS 處理定量課程負荷的能力。如果您沒有數學和統計方麵的經驗，我們(men) 將很難確定這一點。一些學生將參加認可課程的繼續教育課程來證明這一點。或者，一些申請人在他們(men) 的工作中擁有廣泛的量化成分，可以展示他們(men) 的能力。GRE Quantitative 部分也是展示這種能力的好方法。

TOFEL：100分

GRE：optional官網鏈接：https://qmss.columbia.edu/the-program

芝加哥大學

計算社會(hui) 科學文學碩士

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推薦理由

整體項目設置PHD導向，第二年要求Thesis,第一年找各類lab做RA
17門課，3星期數學夏令營，計算統計測試，計算研究方法及CS相關課程占一半（8門課），6門社會科學任選課，3門跨係任選課。
錄取學生背景多元，喜歡發conditional offer con托福小分

1、項目簡介

為(wei) 期兩(liang) 年的計算社會(hui) 科學碩士課程將使您能夠將尖端技術和統計技術應用於(yu) 比社會(hui) 科學調查員通常遇到的數據集大幾個(ge) 數量級的數據集。

我們(men) 的結構化課程將開發必要的工具和應用程序，以在社會(hui) 科學領域做出重要貢獻。

根據您的領域，這可能意味著記憶形成問題；環境神經科學；知識網絡；收入、資產(chan) 和消費動態；代際財富傳(chuan) 遞；稅收和房屋投機；改變物質和文化物品分布的曆史模式；或社會(hui) 運動成功或失敗的條件。

學製：2年
學費：MA每季度（1門課程）6,700美元 MA每季度（2門課程）13,400美元 MA每季度（3門課程）20,100美元 MA每季度（4門課程）26,800美元
是否STEM：是
開學季：秋季
所屬學院：Division of the Social Sciences

2、培養(yang) 目標&能力

我們(men) 為(wei) 期兩(liang) 年的碩士課程利用機器學習(xi) 、統計推斷和大數據分析方麵的一些最新創新來解決(jue) 有關(guan) 我們(men) 社會(hui) 世界的重大問題。

我們(men) 的課程為(wei) 學生在大數據的統計、建模和編程方法方麵打下堅實的基礎，並培養(yang) 在社會(hui) 科學領域和跨社會(hui) 科學領域進行創新所需的批判性思維技能。這種計算工具和進行社會(hui) 科學研究的經驗相結合，使我們(men) 的學生和校友與(yu) 更通用的數據科學項目區分開來。

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3、就業(ye) 前景

典型就業(ye) 行業(ye) ：技術公司、電商公司、研究中心和高等教育機構

典型崗位：專(zhuan) 業(ye) 研究人員，研究數據分析師，數據工程師，數據科學家。

4、錄取要求

先修課要求：該學位的數學部分可能很艱深，但其設計是以所有學生都能接受的方式來提高。你可以在該項目網頁上的"碩士課程要求"中找到對課程的良好描述。該項目沒有正式的數學或計算機科學先決(jue) 條件。將會(hui) 有一個(ge) 密集的夏季數學營，以幫助那些可能對線性代數、微分/積分和統計學接觸較少的學生。

TOFEL：TOEFL iBT 的最低要求：四個(ge) 部分中的每個(ge) 部分不低於(yu) 25官網鏈接：https://macss.uchicago.edu/content/apply

哥倫(lun) 比亞(ya) 大學教育分析碩士

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推薦理由

更具針對性的寶藏專業，STEM課程設置，1年3學期，學時無法延長。
10門課+1個Capstone 實操項目，一半量化分析類課程，實用性強。

1、項目簡介

數據分析代表了增長最快的職業(ye) 道路之一，教育部門的雇主越來越希望雇傭(yong) 有能力做出數據驅動決(jue) 策的個(ge) 人。

該項目將訓練您了解關(guan) 鍵的學習(xi) 分析和教育數據挖掘(LA/EDM)方法，並將它們(men) 應用於(yu) 各種學習(xi) 環境中的實際問題。除了了解對教育數據進行分析所涉及的相關(guan) 政策、法律和道德問題外，您還將麵臨(lin) 使用學習(xi) 分析方法來改善教育的挑戰。