项目推介 | 美国Top30院校数据科学硕士项目申请条件看过来！
来源：哈鲁教育 2020-04-07
数据科学项目作为一门涵盖了统计、数学、计算机三门热门学科的课程。一来其本身所涵盖的课程就是理工科的大热门专业，在美国各大高校都有设置；二来随着社会需求的不断上升，越来越多的高校也随之在统计系或计算机科学系内增设了Analytics and Data Science专业的硕士项目或与其他专业高度交叉的数据科学项目。由此成就了数据科学这种生来即存的热门特质，让它成为了申请者广为追捧的项目！
鉴于此热度及同学们对该项目的一些误解或不解，今天小编就以美国三所热门院校：宾夕法尼亚大学、杜克大学和纽约大学的数据科学硕士项目为例，在这里给大家重点介绍一下。
首先，先来看看它们的排名情况：
★ University of Pennsylvania ★
项目介绍：
开设在工程与应用科学学院（School of Engineering & Applied Science）下
项目时长：两年
学费： $73,1300
课程设置：
2017秋新项目（招收人数30人左右，其中60+%中国人），该项目为学生提供广泛的以数据为中心的职业，无论是在技术和工程，咨询，科学，政策制定，还是在文学，艺术或传播等方面都有涉及。
个人陈述的要求：
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.
10门必修课：
Foundations系列有2门：Programming Languages & Techniques (PL): Programming Languages & Techniques (CIT 590) or Introduction to Software Development (CIT 591)+Probability: ENM 503 Intro to Probability & Statistics or STAT 510 Probability or MATH 546；
Core Requirements系列有3门：Mathematical Foundations: Mathematical Statistics (STAT 512) or Linear Algebra/Optimization (CIS 515) or Computational Learning Theory (CIS 625)+Big Data Analytics: Big Data Analytics (CIS 545)+Mining and Learning: Intro to Machine Learning (CIS 519) or Machine Learning (CIS 520) or Modern Data Mining (STAT 571)。
再选5门选修课，从Technical & Depth Area Electives中挑选。
申请要求：
背景要求：对申请者的本科背景没有严格要求；
工作经历：无工作要求；
硬件条件：要求TOEFL100+；上年GRE的平均分，Verbal Reasoning: 158, Quantitative Reasoning: 167, Analytical Writing: 4。
2018fall学生反馈
宾大DS项目的课表集齐工学院各个专业(含CIS/MCIT)的几乎所有优质课程：选课自由度很大，选课可以偏统计偏数学偏视觉偏CS偏商业。具体课表官网上写得很详细（注：课表还在不断更新中每学期都会微调或者添课上去）。
就算不在课表上的课程，也可以直接director argue让director加到课表里：比如有学弟想上CIS 548 Operation System，这门课没有被放进课表，但是学弟和director argue说这课对就业有帮助director就同意上了。Director和我们说过目前的课表只是第一版，DS项目还在初期建设过程中，全校范围内有任何课程感兴趣的都可以来找她商量是否适合放到课表中来。
DS享有很高的选课优先级。
★ Duke University ★
项目介绍：
开设在社会科学研究所（Social Science Research Institute）下
项目时长：两年
学费： $98,070
课程设置：
该项目旨在将技术学习和专业知识与需要数据洞察的众多领域联系起来。二十一世纪数据的真正力量在于这种联系，课程是围绕着这样一种信念发展起来的，即利用这种力量需要跨学科的培训和基于团队的科学经验。在这个过程中，学生将与杜克在大学各个领域的精英教师合作，包括计算机科学，统计学，数学，经济学，政治学，社会学，医学，神经科学，法律和历史，去体验全方位的数据科学生态系统，并作为至少一种分析方法或技术分支的专家毕业。（说实话，小编看完这个项目的介绍，都非常心动了！Duke这个项目真的非常特别！！！）
核心课程有11门，包括：Practicing Data Science II: Answering Questions with Data、Practicing Data Science: Tools, Python, and Project Design、Data Science Dialogues、MIDS Workshops、Data Science Ethics、Data Logic, Visualization, and Storytelling、Data Management Systems、Principles of Machine Learning, Data Scraping and Introduction to Text Analysis、Modeling and Representation of Data、Data to Decision。从官网的总结来看，这个项目不仅是技术和研究上的强调，包括projects，team work，以及作为数据科学家的软实力，该项目都会有所囊括。
申请要求：
背景要求：（上年共收到618份申请，录取了81人）。面向所有表现出对数据分析的热情，对分析推理的掌握，对学习量化和技术技能的能力的个人开放。但青睐来自quantitative major的申请者。class size非常小，只有20人，这就注定了难度很高，但从Q&A以及招生表上，其实并不是只招技术背景强的申请者。官网上的原话：想把数据科学引入到联邦或地区办公室管理的政府人员，以及想把数据挖掘引入到调查技术里的媒体记者，我们一样欢迎。相信杜克会秉承自己追求diversity的优良传统；
工作经历：无工作要求（录取的学生里面有36%无工作经验，19%有1-2年工作经验，但44%是有3年获以上的工作经历），验证了官网那句：We anticipate many of our students will have work experience, but it isnt required；
硬件条件：要求TOEFL90+；对GRE无明确要求。
2018fall学生反馈
18年秋由Information Initiative at Duke (iiD)和 Social Science Research Institute (SSRI)两个学术大系合办的Master in Interdisciplinary Data Science项目。与Quantitative Management偏向商学院风格不同，杜克的MIDS项目是一个具有很强学术风以及技术风的一个项目（重视technical computing skills, practical experiences, and teamwork）。iiD并不是一个严格的院系，而是一个会员制项目，通俗来讲，就是“杜克大数据脑残粉协会”。将对大数据研究实践感兴趣的faculty和学生聚集在一起，faculty提供技术指导和研究机会，然后学生会带capstone project和internship的机会回来。然后iiD和不同院系合作，将这些补强的机会提供给杜克的学生。从iiD的服务范围来看，可以把iiD概括为全杜克补数据课，做数据研究项目以及实践实习的这么一个出入口。具有强大的数据学术以及企业资源。第二个机构SSRI, 虽然是一个创新的社科研究所，但是其对海量database的重视和研究方法的支持可见一斑。
Coursera上的Mastering Data Analysis这门课就是由SSRI的Jana Schaich Borg教授的，同时Jana也是MIDS项目的Associate Director。因此，该项目的iiD保证了其capstone projects和internship的资源，SSRI保证了学术研究和技术方面的资源。所以说在名字里加上“interdisciplinary”这个词。从对Jana的采访中，可以看到这个项目的总体定位还是偏向于解决多个领域数据问题的Data Scientist。
★ New York University ★
项目介绍：
开设在纽约大学数据科学中心（NYU Center for Data Science）下
项目时长：两年
学费：$68,674
NYU拥有独立的数据科学中心CDS，其数据科学专业包含了Certificate，硕士，博士3种类型的课程选择，中心拥有多达23名faculty。可以说是非常全面。加上其位于世界金融中心纽约，拥有得天独厚的地理位置优势。此外，CDS在春季和秋季学期会为研究生开展企业讲座，让企业和CDS内的学生进行接触。介绍企业有关Data Science领域的发展甚至是现存的一些project。另外，目前有5-8所企业在CDS上举行类似小型招聘会的活动，为CDS上的学生提供实习或正式岗位的机会。
课程设置：
36学分，包括数据科学的介绍Introduction to Data Science，数据科学的概率和统计学知识Probability and Statistics for Data Science，机械学习Machine Learning，大数据Big Data以及从以下课程中选修一门选修课。另外，除了上述课程外，学生还需要根据自己的学习方向以及兴趣选修6门选修课，NYU的数据科学专业提供了多达6个方向（track），让学生可以根据自己的兴趣进行具体的选修课选修。
NYU提供的track包括：
Data Science Track，Data Science Big Data Track，Data Science Mathematics and Data track，Data Science Natural Language Processing Track，Data Science Physics Track，Data Science Biology Track。
申请要求：
背景要求：微积分，线性代数，R或Python，统计学，概率论。优先录取有学习过机械学习machine learning，计算机统计computational Statistic，数据挖掘 data mining，大规模的科学计算large-scale scientific computing,运筹学研究operations research课程的学生；
工作经历：While many of our students have work experience, it is not required；
硬件条件：要求TOEFL100+；平均录取GRE的Q部分是167.58，V部分是157.36，W部分是3.65 。
2018fall学生反馈
师资情况：项目的师资力量我觉得可以说是很顶级的，具体成员的名单大家可以Google NYU Center for Data Science （之后简称CDS）的主页，有所有教授的介绍，厉害的教授有很多，看自己有没有能力跟着混了。不仅是上课很厉害，他们也在业界有着广泛的资源联系，每个星期都有和个别教授的午餐会，也有外面的嘉宾来进行讲座。项目领头人是Yann Le Cun，喜欢人工智能的同学应该知道，他在使用卷积神经网络上是大牛。如果对数据科学已经有些了解同学应该会发现，很多近年重要论文的发表者就是给自己上课的教授，有些书也是他们写的，很多知名企业在数据工作中的职位也与日常能够接触到的人有关联。
上课地点：NYU在一栋楼里有两层是给CDS专用的，CDS的所有人员基本都在这里进行活动，教授、研究助理、博士后他们有自己的隔间，也有公共开放的区域给大家自习或开设讲座，所以有很多机会可以遇到教授。CDS每周都会请外面的同行来做讲座，让大家了解行业的发展和其他组织、个人在进行的项目，讲座后都有交流的机会。”
小编听说童鞋们总是混淆数据科学跟传统统计学、数学、计算机科学的异同点。因此，在这里，小编也为童鞋们做个区分（求大家喊老板给我加鸡腿啊！！！）
数据科学（Analytics and Data Science）是用统计、数据分析、机器学习和其他数据相关的方法来理解和分析实际的现象。Analytics and Data Science和统计的最大区别在于Analytics and Data Science是一个高度交叉且应用型极强的学科，在实际应用中更偏重于对大数据的研究，技术上更多地和计算机科学联系。而传统统计的学科，会有更多的课程内容是设计数理统计等偏理论的课程。
因此，从学科上来看，数据科学也是传统统计的分支之一。数据科学Analytics and Data Science只是借用了计算机学科的思维和基础，利用编程语言比如R，Python等工具去管理和处理，分析海量数据。
此外，该专业的就业情况非常好、就业面也非常广！根据北卡州立大学发布的报告--“MASTER OF SCIENCE IN ANALYTICS EMPLOYMENT REPORT – CLASS OF 2018”可以大体看出该专业的就业情况是很不错的。就业范围主要集中在各个行业的分析师、咨询顾问、数据科学家以及经营管理者。
看完了上面的内容，相信大家对数据科学项目能有一个更全面的认识，如果你被这个项目吸引了，或者你想了解更多留学内容，欢迎你以“姓名+学校、专业、年级+联系方式”形式留言！刚好你需要，刚好我们懂，那就来聊聊呗~
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