美国专业介绍——数据科学Data Science

哈佛大学

斯坦福大学这个课程是在当前统计学 MS 和数据科学和分析新趋势的结构中开发的。成功完成数据科学硕士学位后，学生将准备继续攻读相关的博士课程或成为行业数据科学专业人士。

数据科学方向培养强大的数学、统计、计算和编程技能，此外，还通过数据科学和其他感兴趣领域的课程的一般和重点选修课提供基础数据科学教育。

该硕士课程的申请者没有正式的先决条件。但是，成功的申请者确实需要具备足够的微积分、线性代数和微分方程的背景知识;

熟悉概率和统计推断;流利地使用至少一种编程语言，例如 Python 或 R，并了解基本的计算机科学概念。

由于数据科学是一个跨学科领域，SEAS 欢迎在广泛学科领域接受过本科培训的申请人。

作为顶尖院校的热门项目，该项目录取的平均GPA是3.9+，每年录取90人左右。

官网：

https://seas.harvard.edu/masters-data-science

Statistics Data Science

斯坦福大学的统计数据科学（Statistics and Data Science）项目隶属于人文与科学学院下，项目时长为1.5年。

同样作为顶级院校，该项目很看重DS相关的科研经历，每年的录取人数只有40人左右。值得一提的是，该项目不只重视CGPA，前置课程的单科成绩也要达到3.9以上。 

许多学生在数据科学、研究分析、软件工程、技术部门（运筹学）或金融行业（资产管理、收购/合并、商业分析）以及各种政府服务领域找到工作。大多数毕业生都在湾区和世界其他主要城市找到了工作。

先决条件：

MATH 51 级别的多变量微积分和线性代数

CS 106B 级别的编程

STATS 191 级别的中间统计（多元回归和方差分析，可能没有线性代数）

STATS 118 级别的介绍概率

本科生必须满足先决条件。所有学生都强制执行 Anterequisites。

官网：

https://statistics.stanford.edu/academic-programs/statistics-ms/statistics-data-science-ms-overview

MS Statistics and Data Science

所有学生都必须熟悉概率论，至少达到 Stat 538 或 Stat 541 的水平。

所有学生都必须学习一些统计理论，至少达到 Stat 542 的水平。

所有学生都必须获得一些使用真实数据的经验，至少达到 Stat 530 的水平，但最好达到 Stat 661 或更高的水平。

https://statistics.yale.edu/academics/graduate-programs/terminal-mams-programs/course-study

Master of Computational Data Science

卡内基梅隆大学的计算数据科学（Computational Data Science）项目专为拥有计算机科学、计算机工程学位或排名靠前大学相关学位的学生而设计。

计算数据科学硕士 （MCDS） 课程侧重于工程和部署大规模信息系统，包括系统、分析和以人为本的数据科学。

这三门课程都要求相同的课程总学分，分为必修的核心课程、选修课、数据科学研讨会和顶点课程。该学位也可以通过两种不同的方式获得，具体取决于您花在学位上的时间长短。无论时间选择如何，所有 MCDS 学生都必须完成至少 144 个学分才能毕业。

MCDS 计划竞争激烈，典型录取率不到 10%。合格的申请人通常拥有计算机科学或相关领域的学士学位。无论您的本科专业是什么，计算机科学和数学方面的强大背景都是被录取的先决条件。

申请材料清单

官网：

https://mcds.cs.cmu.edu/learn-us-overview

申请材料清单：

其中英语语言要求：雅思需要达到7.5，托福达到100，DET135

官网：https://dats.seas.upenn.edu/

哥伦比亚大学的数据科学（Data Science）是与文理研究生院统计系、傅氏工程与应用科学学院计算机科学系和工业工程与运筹学系合作开设的。

项目时长为1.5年，该项目招生仍然以海本居多，但是陆本985院校也有一争之力，即想要专排高又想要综排高的同学可以冲一下！

申请要求及材料清单：

官网：

https://datascience.columbia.edu/education/programs/m-s-in-data-science/

布朗大学

至少 1 学期的微积分（MATH 0090 和 0100 或以上水平）

至少 1 学期的线性代数（MATH 0520 或以上水平）

1 学期的微积分概率和统计课程（APMA 1650 级别）

编程入门课程（CSCI 0150、0170 或以上级别）

熟悉 Python 或 R 并能够编写代码

申请要求：

*机翻有内容差异，推荐信为3封

官网：

https://graduateprograms.brown.edu/graduate-program/data-science-scm

Master in Interdisciplinary Data Science（MIDS）

杜克大学的跨学科数据科学（Interdisciplinary Data Science）项目隶属于工程学院下，项目时长为2年，该项目偏爱海本，对社科背景的申请人比较友好。

课程表：

先决条件：

MIDS 欢迎来自不同背景和本科专业领域的候选人。但要求主要具有定量背景的申请人证明他们致力于在数据科学的问题解决、沟通和团队建设方面表现出色。

同样，没有定量背景的申请人被要求通过在线课程等机制或具有良好定量业绩记录的同事的推荐来证明他们致力于快速学习定量概念和技能。

申请材料清单：

其中，GRE是可选的。语言分数要求见下

基于互联网的 TOEFL 90 分

雅思学术类考试 7.0

Duolingo 英语测试 125 分

官网链接：

https://datascience.duke.edu/admissions/requirements/