芝加哥大学Analytics硕士详解

　　一、芝加哥大学Analytics硕士简介

　　芝加哥大学Analytics硕士开设在继续教育学院，它由Data Science Institute负责教学，你去Data Science Institute的官网，也能看到这个项目。

　　学制的话，芝加哥大学Analytics硕士是一年到一年半，除了12门课，还有一个Capstone Project，STEM项目。

　　招生更倾向有工作经验的人，平均工作年限是2年，项目不需要提交GRE/GMAT,所以对应届毕业生的GPA要求会高，另外，还需要递交证明编程能力的材料，如果有比较扎实的编程能力，比如说Jupyter note book或者Git Hub Page, 申请会更有优势。

　　教职员的话，师很多来自于业内，在行业在有比较高的职位。所有的课程是在芝加哥downtown的NBC Tower, 部分的课程是在白天上，NBC Tower离芝加哥大学校区有14公里，大概半个小时的车程，在芝加哥市中心，周围很热闹，也比较安全。

　　学费的话，不过6万多的学费对于绝大多数在职的美国人来讲太贵了，所以这个项目也招收了不少没有工作经验的国际学生。

　　二、如何判断自己是否适合就读芝加哥大学Analytics硕士?只要满足这些技能中的大多数，就有资格申请！

　　(1)分析一切的倾向

　　最成功的数据科学家通过分析事实来回答问题。当没有相关的事实时，他们下一步求助于概率论或统计模型来回答问题。任何在解决紧急问题时倾向于诉诸逻辑而非情感的候选人都可能是数据科学学位项目的好候选人。此外，候选人应该展示出有逻辑地概述和组织他们的思想和研究的能力。

　　(2)有数学、概率和统计方面的天赋

　　因为属于多学科项目，要求学生在他们所选择的学术机构的几个不同部门之间进行衔接。数学系几乎肯定是数据科学学生将上大量课程的院系之一。如果一个候选人对大量学习数学、概率和统计课程不感兴趣，他/他可能就不是一个获得数据科学学位或从事数据科学职业的好候选人。

　　(3)计算机编程能力

　　计算机科学系是数据科学系学生要花很多时间学习的另一个系。数据科学通常需要在不断变化的各种编程语言中具备专业编码能力。

　　(4)极端的好奇心

　　好奇心是有才华的数据科学家的主要标志。通常是一种好奇心促使数据科学专业人员在失败之后坚持下去，以便找到具有挑战性的数据驱动问题的答案。

　　(5)用外行人的语言解释难懂的技术概念的能力

　　作为一名数据科学家，沟通技巧是成功的最重要标准之一。数据专业人员通常必须从其组织中的销售、市场、产品开发、客户服务和其他团队中提取数据。对于他们来说，通常必须与组织内不同团队的成员交流他们的工作成果。大多数公司的高层管理人员也不是技术头脑的人。解释需要沟通的内容需要数据科学家的沟通技巧。

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