美国名校数据科学专业研究生项目推荐

来源: 高顿教育 2023-10-27
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
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。
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。
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