QQ登录
微博登录
微信登录
近年来，越来越多的中国学子选择申请海外院校，那其中美国名校数据科学专业研究生项目推荐？本文则针对这个问题，为大家整理了资料，接下来咱们就一起往下了解吧。
美国名校数据科学专业研究生项目推荐
世界顶级管理咨询公司麦肯锡发布详细分析报告称，2025年前对大数据或数据工作者职位需求急剧增加，大数据科学家空缺140000-190000人。不少留学生还有意报考美国著名学府——数据科学。
有关美国TOP30数据学专业研究生计划设置，总结出来，让我们来看看～
数据科学项目多数开设在统计系下，也有开设在计算机系下，或者统计系和工程学院联合授课。这个专业对于先修课要求比较高，一般需要有微积分、线性代数、编程类课程背景才能申请，所以要提前选修。
先来看看几个实力代表：
哈佛大学
Master of Science(MS)degree in DataScience
该项目在2018 Fall迎来第一届新生，由CS系和统计系合作开设，开设于John A.Paulson School of Engineering and Applied Sciences(SEAS)下设的Institute forApplied Computational Science(IACS)。目标是培养利用数学建模、算法、系统创新与统计工具解决实际问题的研究生。
该项目的申请难度颇高，陆本基本上是清北背景，美本的亚裔学生基本都是GPA3.9+，学生背景非常多元，物理，金融，计算机等等都有。该项目可以在MIT选课。
而哈佛的健康数据科学(Master of Science in Health DataScience)在哈佛公共卫生学院。难度相较于IACS的数据科学低一些。
斯坦福大学
MS Statistics-Data Science
斯坦福这一计划在统计硕士之下属一方向。
申请人应具有较强的数学背景：线性代数、概统、随机过程、数值方法、编程（Python and CC++programming languages,PL)。
据了解，斯坦福每年约有30名统计硕士录和15~18名数据科学录，报考之困难可想而知！
哥伦比亚大学
MS in Data Science
相比前面哈佛与斯坦福，哥大该项目也属于申请难度第一梯队，但相对友好。该项目由数据科学所（Data Science Institute）开设，研究生只招收MS学生。
该项目要求申请者拥有一定的数学及编程基础，最好学过微积分、线性代数、计算机编程等课程，没有强制性的工作经验要求，有的话也会为申请者加分。
属于高排名里面，背景优秀的学生应该去冲刺的学校（GPA3.7+，GRE325+，托福100+/雅思7.0，不可使用GMAT代替GRE成绩。有不错的科研或者实习）。
项目的学生将有机会从事包括毕业项目在内的独创研究，并与行业合作伙伴以及教学人员沟通互动。毕业生可以选择金融等服务领域工作，也可以选择偏向技术的IT企业。
杜克大学
Master in Interdisciplinary DataScience
(MIDS)
MIDS项目的旨在培养解决多个领域数据问题的数据科学家。项目规模不大，每年招收25-35名学生。
申请要求方面，不强制要求申请者有数学、计算机等专业背景，但是最好要学过微积分、线性代数、统计等数学方面的课程。
毕业生去向良好，实习就业机会较多，从事的领域以计算机科学，金融，生物科学等领域居多。
南加州大学
美国南加州大学设有两个与DS有关的专业——计算机系（数据科学）和运筹系（MS-Applied Data Sciens）。运筹系本课题对学生背景的要求将比较宽松，其难度也较CS系要小。
世界顶级管理咨询公司麦肯锡发布详细分析报告称，2025年前对大数据或数据工作者职位需求急剧增加，大数据科学家空缺140000-190000人。不少留学生还有意报考美国著名学府——数据科学。
有关美国TOP30数据学专业研究生计划设置，总结出来，让我们来看看～
数据科学项目多数开设在统计系下，也有开设在计算机系下，或者统计系和工程学院联合授课。这个专业对于先修课要求比较高，一般需要有微积分、线性代数、编程类课程背景才能申请，所以要提前选修。
先来看看几个实力代表：
哈佛大学
Master of Science(MS)degree in DataScience
该项目在2018 Fall迎来第一届新生，由CS系和统计系合作开设，开设于John A.Paulson School of Engineering and Applied Sciences(SEAS)下设的Institute forApplied Computational Science(IACS)。目标是培养利用数学建模、算法、系统创新与统计工具解决实际问题的研究生。
该项目的申请难度颇高，陆本基本上是清北背景，美本的亚裔学生基本都是GPA3.9+，学生背景非常多元，物理，金融，计算机等等都有。该项目可以在MIT选课。
而哈佛的健康数据科学(Master of Science in Health DataScience)在哈佛公共卫生学院。难度相较于IACS的数据科学低一些。
斯坦福大学
MS Statistics-Data Science
斯坦福这一计划在统计硕士之下属一方向。
申请人应具有较强的数学背景：线性代数、概统、随机过程、数值方法、编程（Python and CC++programming languages,PL)。
据了解，斯坦福每年约有30名统计硕士录和15~18名数据科学录，报考之困难可想而知！
哥伦比亚大学
MS in Data Science
相比前面哈佛与斯坦福，哥大该项目也属于申请难度第一梯队，但相对友好。该项目由数据科学所（Data Science Institute）开设，研究生只招收MS学生。
该项目要求申请者拥有一定的数学及编程基础，最好学过微积分、线性代数、计算机编程等课程，没有强制性的工作经验要求，有的话也会为申请者加分。
属于高排名里面，背景优秀的学生应该去冲刺的学校（GPA3.7+，GRE325+，托福100+/雅思7.0，不可使用GMAT代替GRE成绩。有不错的科研或者实习）。
项目的学生将有机会从事包括毕业项目在内的独创研究，并与行业合作伙伴以及教学人员沟通互动。毕业生可以选择金融等服务领域工作，也可以选择偏向技术的IT企业。
杜克大学
Master in Interdisciplinary DataScience
(MIDS)
MIDS项目的旨在培养解决多个领域数据问题的数据科学家。项目规模不大，每年招收25-35名学生。
申请要求方面，不强制要求申请者有数学、计算机等专业背景，但是最好要学过微积分、线性代数、统计等数学方面的课程。
毕业生去向良好，实习就业机会较多，从事的领域以计算机科学，金融，生物科学等领域居多。
南加州大学
美国南加州大学设有两个与DS有关的专业——计算机系（数据科学）和运筹系（MS-Applied Data Sciens）。运筹系本课题对学生背景的要求将比较宽松，其难度也较CS系要小。
前30的项目里，大致分为4个梯队：
第一梯队：哈佛、耶鲁、斯坦福。
一般需要TOP30美本或国内顶尖985背景，GPA3.8+，托福110，GRE330+，并配合高端实习经历才有机会被录取。
第二梯队：哥大、芝大、杜克、布朗、卡梅、UCB。
美本或国内顶尖985背景，或中外合办的院校，最好是CS相关专业背景，标化稍低于第一梯队。
第三梯队：范德堡、莱斯、UCLA、塔夫茨、南加大、华大。
美本/985/211，双非一本也有机会，GPA3.6+，托福105+，GRR325+
根据近3年毕业生统计，本专业就业率高达历史最高水平，堪称供不应求，常用就业岗位有："数据分析师"、"数据工程师“，在美国，“数据分析师”发展速度位居第二。从科技行业、医疗乃至娱乐行业均存在巨大需求。专业研究生计划的状况让我们不得不提到另外一个热门的应用方向——数据科学。数据科学还是当前在美国申请留学非常热的方向之一，而且所涉职位被称为21世纪最热的专业。通俗地说就是数据科学（Data Science），它是一个交叉学科，涵盖了多个领域，其中包含了统计学，数学，计算机，人工智能，机器学习，数据库，模式识别，可视化技术等等多个学科知识。
第一梯队：哈佛、耶鲁、斯坦福。
一般需要TOP30美本或国内顶尖985背景，GPA3.8+，托福110，GRE330+，并配合高端实习经历才有机会被录取。
第二梯队：哥大、芝大、杜克、布朗、卡梅、UCB。
美本或国内顶尖985背景，或中外合办的院校，最好是CS相关专业背景，标化稍低于第一梯队。
第三梯队：范德堡、莱斯、UCLA、塔夫茨、南加大、华大。
美本/985/211，双非一本也有机会，GPA3.6+，托福105+，GRR325+
根据近3年毕业生统计，本专业就业率高达历史最高水平，堪称供不应求，常用就业岗位有："数据分析师"、"数据工程师“，在美国，“数据分析师”发展速度位居第二。从科技行业、医疗乃至娱乐行业均存在巨大需求。专业研究生计划的状况让我们不得不提到另外一个热门的应用方向——数据科学。数据科学还是当前在美国申请留学非常热的方向之一，而且所涉职位被称为21世纪最热的专业。通俗地说就是数据科学（Data Science），它是一个交叉学科，涵盖了多个领域，其中包含了统计学，数学，计算机，人工智能，机器学习，数据库，模式识别，可视化技术等等多个学科知识。
以上就是关于【美国名校数据科学专业研究生项目推荐】的全部内容，想要了解更多关于美国本科/硕士留学的相关内容，可以关注高顿留学公众号，获取最新的留学动态。同时，也欢迎准备申请留学的学生关注高顿留学资讯频道，了解更多关于出国留学的相关资讯和服务！
