很多同學(xué)都很關(guān)注Data Science ｜美國數(shù)據(jù)科學(xué)碩士這個問題，那么接下來就跟著教育在線小編一起來看看吧，相信你通過以下的文章內(nèi)容就會有更深入的了解。

數(shù)據(jù)科學(xué)是一門結(jié)合計算機科學(xué)+數(shù)理統(tǒng)計+具體領(lǐng)域應(yīng)用的交叉學(xué)科

二、美研數(shù)據(jù)科學(xué)項目開設(shè)情況

目前已經(jīng)在美研院校大范圍開設(shè)，我統(tǒng)計了一下，目前綜合排名前30的院校中有24所學(xué)校開設(shè)了26個相關(guān)項目，總體選擇豐富。數(shù)據(jù)科學(xué)項目多數(shù)開設(shè)在統(tǒng)計系下，也有開設(shè)在計算機系下，或者統(tǒng)計系和工程學(xué)院聯(lián)合授課。

數(shù)據(jù)科學(xué)最常見的學(xué)科名稱是Master in Data Science，也有部分學(xué)校命名為Master in Analytics，基本就這兩類命名方式。

在學(xué)制上，所有數(shù)據(jù)科學(xué)項目都是1-2年完成，3個學(xué)期畢業(yè)，即秋季-春季-秋季這種學(xué)制安排最為常見，多數(shù)項目畢業(yè)要求為30個學(xué)分，修完10-12門課程畢業(yè)。

基本只提供秋季開學(xué)，只有約翰霍普金斯等少數(shù)幾個學(xué)校提供春季開學(xué)。

三、美研數(shù)據(jù)科學(xué)項目本科申請背景要求

總體以數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、工程、經(jīng)濟學(xué)這幾類專業(yè)為主，沒有絕對的本科專業(yè)要求，本科開設(shè)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的學(xué)校數(shù)量相對沒有碩士多，以杜克大學(xué)2021級學(xué)生為例：工程類背景占比34%；經(jīng)濟學(xué)占比24%；自然科學(xué)類占比10%。

西北大學(xué)這個項目對于純數(shù)理背景的申請者偏好明顯更高。

對于申請先修課程有嚴(yán)格要求，最常見的要求為：

1. 兩個學(xué)期的微積分課程，對應(yīng)美本Calculus I & II，要求掌握多元微積分（Multivariable Calculus）
2. 線性代數(shù)（Linear Algebra）
3. 統(tǒng)計與概率論（Probability and Statistics）
4. 編程語言（Computer Programming Language），以Python和R最為常見

四、數(shù)據(jù)課程項目申請材料

各個項目申請材料比較類似，總結(jié)如下：

1. 成績單。這個最為重要，申請前30的項目總體建議不能低于3.5/4，競爭激烈的項目不低于3.7，個別學(xué)校比如范德堡需要提前做WES評估。

2. 托福。申請前30項目必須要考到100+，大部分項目托福要求100，哥倫比亞大學(xué)公布過2017級平均托福錄取分為106.5，斯坦福公布過錄取平均托福分數(shù)在110左右。

3. GRE。這兩年因為疫情，大部分的項目對于GRE要求為可選，建議目標(biāo)分數(shù)325+，NYU公布的平均錄取GRE各部分平均分數(shù)：159.3（閱讀）+167.4（數(shù)學(xué)）+4.14（寫作）。

1. 個人陳述。我舉例賓大對于個人陳述內(nèi)容的要求如下：

To help us better determine your candidacy for admission into the Data Science Program, your personal statement should clearly discuss your background while placing special emphasis on your coursework and/or your professional experience relevant to the Data Science Program. It should further elaborate your future plans and how they make you an ideal fit for the program.

主要討論三部分內(nèi)容：一是過往在數(shù)據(jù)科學(xué)方面的課程和經(jīng)歷，二是對于該項目的理解和認識，三是對于未來的規(guī)劃。

1. 三封推薦信
2. 簡歷
3. 先修課程要求

五、數(shù)據(jù)科學(xué)項目的主要開設(shè)課程

數(shù)據(jù)科學(xué)項目都會以核心合成+選修課程兩部分組成，以哥倫比亞大學(xué)為例，核心課程包括以下七門：

1. Computer Systems for Data Science/數(shù)據(jù)科學(xué)中的計算機系統(tǒng)

2. Machine Learning for Data Science/數(shù)據(jù)科學(xué)中的機器學(xué)習(xí)

3. Algorithms for Data Science/數(shù)據(jù)科學(xué)中的算法

4. Probability and Statistics for Data Science/數(shù)據(jù)科學(xué)中的統(tǒng)計與概率論

5. Exploratory Data Analysis and Visualization/探索性數(shù)據(jù)分析和可視化

6. Statistical Inteference and Modeling/統(tǒng)計推理與建模

7. Data Science Capstone and Ethics/數(shù)據(jù)科學(xué)大作業(yè)

除了以上七門核心課程，哥大還要求學(xué)生完成三門選修課程，一共十門課程畢業(yè)，這也是數(shù)據(jù)科學(xué)項目常見的課程開設(shè)模式，大家上的主體課程內(nèi)容相近，差別不大。

也有少部分學(xué)校比如紐約大學(xué)和喬治亞理工大學(xué)，將培養(yǎng)計劃還分成了不同方向，也就是大家在相同的核心課程之上，通過不同方向的集中選修確立了自己的方向/Track，紐約大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)項目分為了三個Track：Data Science Track/數(shù)據(jù)科學(xué)，Data Science Biology Track/生物數(shù)據(jù)科學(xué)，Biomedical Informatics Track/生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)。喬治亞理工的分析學(xué)項目也分為了三個Track：Analytical Tools track/分析工具，Business Analytics/商業(yè)分析，Computational Data Analytics/計算數(shù)據(jù)。

六、數(shù)據(jù)科學(xué)項目畢業(yè)就業(yè)情況

那么以上就是關(guān)于Data Science ｜美國數(shù)據(jù)科學(xué)碩士的相關(guān)內(nèi)容啦，以上內(nèi)容作為參考分享給大家，希望能幫助到有需要的同學(xué)，如果還有更多想要了解的內(nèi)容可以關(guān)注本平臺繼續(xù)瀏覽。

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