美国数据科学专业名校有哪些值得推荐？

　　美国数据科学专业名校有哪些值得推荐?

　　1、哈佛大学：Master of Science in Data Science

　　项目时长：3-4个学期，完成12门课程

　　先修课程要求：要求申请人修过微积分、线性代数、概率论和统计，至少精通一门编程语言(如python或R)，并且对计算机科学有基本的认知。

　　哈佛大学数据科学硕士项目是由计算机科学学院和统计学院合办，学生可以选择CS或统计方向的选修课程。该项目也提供论文选项。

　　2、哥伦比亚大学：MS in Data Science

　　项目时长：3个学期，完成30个学分

　　先修课程要求：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。

　　哥伦比亚大学的数据科学硕士项目开设在Data Science Institute下，课程包括21个学分的核心课程和一个Captone项目，核心课程主要分为三大类：Computer Science、Engineering和Statistics。

　　3、杜克大学：Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)

　　项目时长：4个学期，完成42个学分

　　先修课程要求：定量课程(如线性代数、统计学等)，计算机编程课程或经验(例如，Python)。

　　杜克大学MIDS项目开设在Social Science Research Institute下，于2018年开始招生。除了必修课程和选修课程外，学生需要进行暑期实习，学校会帮助学生与杜克大学的校友及合作伙伴联系，以找到适合学生的暑期实习机会。

　　4、宾夕法尼亚大学：MSE in Data Science

　　项目时长：1.5-2年，完成10门课

　　宾夕法尼亚大学数据科学硕士项目开设在School of Engineering& Applied Science 下，课程覆盖面非常广，包括网络科学、数字人文、生物医学、公共政策、计算机和信息科学、电气和系统工程等，分为基础课程、必修核心课、专业选修课，学生需要完成Thesis/Practicum其中一个即可毕业。

　　5、康奈尔大学：MPS in Information Science(Data Science)

　　项目时长：1年

　　康奈尔大学信息科学专业硕士(数据科学方向)项目是跨学科项目，旨在帮助学生在信息科学领域成功发展职业生涯。

　　学生需要修读9个学分的信息系统课程和9个学分的人类和社会系统课程，3-6个学分的MPS项目或数字技术实习，并且可以选修不超过9个学分的选修课。

　　6、南加州大学：Master of Science in Computer Science(Data Science)

　　该项目是南加大计算机科学硕士的分支，学生需要修满32个学分，要求课程读完GPA不低于3.0，班级规模较小，每年招收20-30人，偏向于理论研究方向。

　　7、卡耐基梅隆大学Master of Computational Data Science

　　卡耐基梅隆大学计算数据科学硕士项目开设在Language Technologies Institute下，教授来自计算机科学系、机器学习系和人机交互研究所。

　　项目下开设了三个专业分支方向：Systems，Analytics，Human-Centered Data Science。

　　学制分为：16个月(Professional Preparation)和20个月(Research Preparation)，不管选择哪种方式完成学位，MCDS的学生都必须修满144个学分。

　　该项目竞争非常激烈，录取率不到10%。无论本科专业是什么，强大的计算机科学和数学背景是录取的首要条件。

　　8、纽约大学MS in Data Science

　　项目时长：2年，完成36个学分。

　　先修课程要求：微积分I(极限、导数、数列、积分等)，线性代数，计算机科学入门(有基本的Python/R的经验)，微积分II、概率论、统计学或高级物理学、工程学或含有大量数学课程的计量经济学。

　　该项目很看重学生的数学背景，优先考虑曾接触过机器学习、计算统计、数据挖掘、大规模科学计算、运筹学(无论是在学术或专业方面)的申请人。

　　纽约大学数据科学硕士项目下开设了三个专业分支方向：Data Science、Data Science Biology、Data Science – Biomedical Informatics (Medical School) ，学生可以选择自己感兴趣的方向。

　　美国数据科学专业是什么?

　　研究领域：数据科学是一个较新的、范围较窄的跨学科领域，它将编程技能与统计建模和数据分析方法相结合。

　　课程设置：数据科学课程则是以数据分析、数据挖掘和概率建模方面的课程为特色。数据科学课程比一般的计算机科学课程更窄、更专业。例如：数据科学会侧重在一些统计编程语言，如R和SAS。

　　知识技能和运用：数据科学家则研究数据库系统和概率模型，以解决涉及收集、分类和分析大型数据集的复杂问题。

　　申请须知：对申请人的计算机编程能力相比CS专业的要求更低，本科为统计、数学或应用数学背景，加上一定的编程基础，可以申请数据科学硕士项目。另外，本科为量化背景较强的商科专业，如金融工程，也可以尝试转码申请数据科学。

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