美國大數據科學碩士專業怎麽樣？大數據科學專業大學推薦

又到了介紹美國熱門專(zhuan) 業(ye) 的時間。今天我們(men) 要介紹的是美碩申請最為(wei) 火熱的專(zhuan) 業(ye) 之一的Data Science數據科學專(zhuan) 業(ye) 。

什麽(me) 是數據科學

What is Data Science

數據科學是一門交叉學科，美國的數據科學一般開設在計算機學院，工程學院或者文理學院下的數學係下。

從(cong) 課程內(nei) 容上看，基本由計算機科學、數學統計和商業(ye) 領域知識三個(ge) 部分組成，同時也涉及到很多的領域包括人工智能、機器學習(xi) 、數據庫、模式識別、可視化技術等多學科的知識。

數據科學項目火爆但是真的有點難學，課程涉及了大量的高級數學知識和計算機編程知識。其中計算機編程相關(guan) 知識在求職時非常有用，據調查顯示，Python和Spark是對未來就業(ye) 薪水設置貢獻最大的兩(liang) 大工具，最受歡迎的工具是Excel和SQL，接下來是R以及Python。

數據科學就業(ye) 情況

Employment Analysis

2012年《哈佛商業(ye) 評論》曾將數據科學家評為(wei) “二十一世紀最性感的職業(ye) ”。

十年過後的今天，數據科學家這一職業(ye) 依然炙手可熱。如果我們(men) 在求職網站上搜索數據科學職位，數據工程和解決(jue) 方案架構師的職位招聘依然比人們(men) 預期的要多得多。

很多公司和企業(ye) 為(wei) 了吸引市場上最優(you) 秀的人才，都在招聘數據科學家，這刺激了市場對數據科學家的需求。據美國最大的求職網站之一Glassdoor 統計，美國最佳工作排名中，數據科學家連續四年穩居第一，平均年薪維持在10萬(wan) 美元之上。

據統計，88%的數據科學家至少是碩士學位，46%的數據科學家是博士學位。

學習(xi) 數據科學後不僅(jin) 可以做數據科學家，還以機器學習(xi) 和數據分析兩(liang) 個(ge) 工作方向。我們(men) 來分別看看這三個(ge) 方向的具體(ti) 工作內(nei) 容：

數據科學家 Data Scientist

此類職位工作內(nei) 容以高級建模為(wei) 主，會(hui) 針對複雜的問題來設計技術方案，比如Uber叫車的ETA、各種定價(jia) 係統、Airbnb和金融行業(ye) 的Fraud Detection、Amazon物流管理，FB/Linkedin的社交網絡或者ebay/Airbnb/Uber這樣供需雙方Marketplace市場規模的實驗。這些例子，聽上去就不是寫(xie) SQL能解決(jue) 的，也不是會(hui) 寫(xie) 代碼就能做出來的，都需要比較深的領域知識。

機器學習(xi) 工程師 Machine Learning Engineer

代表了技術含量較高的方向，工作內(nei) 容主要是開發機器學習(xi) 係統和用這些係統解決(jue) 實際問題。一般需要ship production code，做出來的是數據產(chan) 品。

數據分析員 Data Analyst

工作內(nei) 容俗稱analytics (product analytics or business analytics)，從(cong) 數據中提取insight，估計投資回報比，為(wei) 產(chan) 品方向提建議，所用工具一般較基礎，比如寫(xie) SQL query取數據、用R/Python做簡單的分析、用Tableau/Excel作圖比較常見，能自己開發Dashboard算是analyst裏麵技術強的;工作需要產(chan) 生各種形式的報告;在統計層次上，懂基本t-test和線性回歸即可。

申請材料

Application Document

1 本科學位及GPA

對於(yu) 數據科學項目，幾乎沒有背景要求。但是我們(men) 建議有線性代數、概率論、統計、微積分、宏微觀經濟學、計量經濟學等相關(guan) 學科背景的學生申請該項目。

2 工作經驗及獲獎經曆

大部分項目不需要工作經驗，如果學生有谘詢公司、券商、互聯網公司等實習(xi) 經驗將非常有助於(yu) 申請。

3 文書(shu) 以及個(ge) 人簡曆

文書(shu) 在碩士申請中，可以說是非常重要的一環。作為(wei) 申請人直接向學校展示自己性格以及能力的唯一機會(hui) ，是在硬件分數“敲門磚”之上，決(jue) 定著是否錄取的關(guan) 鍵。關(guan) 於(yu) 美國碩士的寫(xie) 作技巧我們(men) 在之前的推送中已經分享給大家了，有需要的同學可以點擊下方圖片鏈接查看：

 4 推薦信

申請DS項目一般要求三封推薦信。個(ge) 別學校比如康奈爾隻要求學生提交2封推薦信。

5 語言成績

英語非母語，或者學生本科全部都是在非英語國家完成的，或者隻有其中一至兩(liang) 年是在英語國家完成，則需要提供語言成績。

6 GRE

部分項目要求學生提供GRE成績，我們(men) 建議如果學校沒有明確說明不接受，都應該提交GRE成績來提高自己的競爭(zheng) 力。

7 麵試

近年來，個(ge) 別學校的DS項目會(hui) 安排線上麵試環節比如康奈爾大學，希望進一步了解申請人的motivation。

美國BA專(zhuan) 業(ye) 推薦

Go to the university!

哈佛大學

哈佛大學的SM Data Science項目由Computer Science 和 Statistics 聯合授課，開設在哈佛的 Arts and Sciences 學院下。項目時長3個(ge) 學期，學生需要完成12門課程的學習(xi) 。

項目不要求申請者的本科背景，但是從(cong) 曆屆錄取看，成功的申請者往往都具備自然科學，數學，或工程專(zhuan) 業(ye) 本科背景。

項目禁止學生提交GRE，也不要在申請資料中提及相關(guan) 成績。

哥倫(lun) 比亞(ya) 大學

哥倫(lun) 比亞(ya) 大學的M.S. in Data Science項目由文理研究生院統計係、傅氏基金工程與(yu) 應用科學學院計算機科學係、工業(ye) 工程與(yu) 運籌學係聯合開設。

項目鼓勵任何有興(xing) 趣通過學習(xi) 數據科學技能來提升自己的職業(ye) 生涯或改變職業(ye) 道路的人申請。在評估學生時，會(hui) 考慮學生是否已經具備相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) 知識，包括：線性代數、概率/統計等定量課程，和Python、Java、C+ 等計算機編程的知識基礎，這些基礎知識可以通過MOOC學習(xi) 。

項目不強製要求學生提交GRE成績。

斯坦福大學

斯坦福大學的MS Statistics Data Science項目課程設置是基於(yu) 現行的統計學碩士項目以及計算與(yu) 數學工程研究所碩士項目的教學結構，致力於(yu) 培養(yang) 學生的數學、統計、計算與(yu) 編程能力。項目通常為(wei) 5個(ge) quarter學期。

課程課程包含五個(ge) 領域：數理統計基礎、實驗課程、計算科學（軟件開發和大數據計算）、機器學習(xi) 方法及應用、實踐課程和數據科學選修課。

項目偏重於(yu) 編程和數學課程，建議申請的學生先修相關(guan) 領域的知識。

賓夕法尼亞(ya) 大學

賓大的Master of Science in Engineering (MSE)項目設置在 School of Engineering & Applied Science，Department of Computer and Information Science （ CIS ） 下。融合了機器學習(xi) 、大數據分析和統計學等核心主題的前沿課程，學生通常可以在一年半到兩(liang) 年內(nei) 完成。

該項目針對具有強大數學和統計能力以及一些編程經驗的學生。項目不強製要求GRE成績，可用GMAT替代GRE成績。

杜克大學

杜克大學開設的Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)項目時長2年。

項目對於(yu) 2022的申請者不強製要求GRE成績，但是申請者需要提供一篇額外的essay來表明自己的領導力和團隊合作能力，包括重要的領導經曆；申請者作為(wei) 領導者或團隊成員所在的團隊中產(chan) 生的衝(chong) 突和分歧，以及如何解決(jue) 這些問題。

此外，學生還需要準備一個(ge) 2分鍾的視頻，來描述你最希望使用數據科學解決(jue) 的問題。

達特茅斯學院

達特茅斯的DATA SCIENCE MS項目是由工程計算機科學係和藝術與(yu) 科學數學係聯合教學。旨在培養(yang) 學生在計算機編程、統計、數據挖掘、機器學習(xi) 、數據分析和可視化方麵的技能。學生需修滿30學分。

該項目要求學生背景，專(zhuan) 為(wei) 具有職業(ye) 背景或商業(ye) 、工程、計算機科學、物理/生命/社會(hui) 科學、數學、文科和教育本科學位的個(ge) 人設計。項目要求提交GRE成績。

康奈爾大學

康奈爾大學的MPS program in Applied Statistics項目以核心課程、深入統計分析項目和選修課程三部分為(wei) 基礎，學生可以選擇將他們(men) 的研究生教育集中在兩(liang) 個(ge) 領域之一:應用統計分析技術或數據科學，其中包括高性能計算、數據庫和腳本。項目時長1年。

項目不要求項目背景，麵向所有對商業(ye) 、工業(ye) 、政府或科學研究的專(zhuan) 業(ye) 職業(ye) 感興(xing) 趣的本科生，但是建議大家具備Python, Java, C/C++, 或者 R的相關(guan) 知識基礎。不要求GRE成績。

布朗大學

布朗大學的Master’s Program in Data Science (Master of Science, ScM) 項目主要目的是加深同學們(men) 對數據科學方法和算法的基本了解，涉及數學、統計學和計算機科學的相關(guan) 知識，主要包括機器學習(xi) 、數據挖掘、安全和隱私、可視化以及數據管理等方麵的課程。

項目不強製要求學生的本科背景，但是強烈建議攻讀該項目的學生至少需要完成一學年的微積分（MATH 0090和0100級別），一學期的線性代數（MATH 0520級別），一學期的概率和統計學（APMA 1650級別）以及編程簡介（CSCI 0150或0170級別）。在線性代數、概率和統計以及計算機科學方麵一項或多項未滿足要求的學生也可能被錄取。

項目要求GRE成績。

喬(qiao) 治城大學

喬(qiao) 治城大學的Master of Science in Data Science for Public Policy（MS-DSPP）項目要求學生完成30 個(ge) 學分才能順利畢業(ye) 。

該項目在數據科學和分析基礎知識方麵建立了強大的知識庫和堅實基礎，包括大數據和雲(yun) 計算、機器和深度學習(xi) 、交互式和複雜的可視化方法、高級數據庫、對象、算法和複雜性，文本挖掘和自然語言處理以及先進的數學和統計建模。

該項目沒有先修課條件，但是申請者需要有大學微積分知識，且具有計算機科學、統計學和高等數學方麵的技術技能。

項目要求GRE或者GMAT成績，但是強烈建議大家提交GRE成績。

南加州大學

南加大的Master of Science in Applied Data Science項目隸屬於(yu) 維特比工程學院下，其目標是培養(yang) 具有各種背景的學生成為(wei) 數據科學家。

該項目不強製申請者本科背景，但是希望學生至少具有較強的數據科學背景才能攻讀該學位。未經計算機科學培訓的學生將首先學習(xi) 數據科學的基礎知識，包括數據科學工具和技術等。

以上就是美國碩士DS項目的詳細介紹，如果同學們(men) 有計劃赴美讀研究生，歡迎隨時聯係我們(men) 。