探索美国顶尖高校的数据科学专业

探索美国顶尖高校的数据科学专业

在当今数字化浪潮的推动下，数据科学（Data Science，简称 DS）专业成为了热门之选。DS 专业也被称为数据驱动科学，它是一个交叉领域的学科，旨在用科学方法、处理过程和系统来提取知识，或者从各种表格中提取结构性或非结构性的数据，类似于数据库中的知识开发。简单来说，数据科学就是从数据中提取有用知识的一系列技能和技术。

数据科学涉及到多个领域的知识，包括统计学、数学、计算机科学、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等。该专业需要学生具备多方面的能力，如计算机能力（掌握处理大数据所必需的技术与机器学习相关技能）、数学与统计能力（具备数理知识并能使用主流统计分析软件）、数据可视化能力（将分析结果进行有效可视化展示）以及知识复合型能力（拥有多个领域和行业的相关知识）。

目前，美国综合排名前 30 的院校中有超过 80%的院校开设了数据科学项目。这些项目基本只提供秋季开学，只有少数几个学校如约翰霍普金斯大学等提供春季开学。在学制上，通常为 1-2 年完成，3 个学期毕业，即秋季-春季-秋季这种学制安排最为常见，多数项目毕业要求为 30 个学分，修完 10-12 门课程毕业。

以下是十所美国 DS 专业排名靠前的学校介绍，包括专业特色、录取要求以及求职就业情况：

麻省理工学院

以其优秀的数据科学和机器学习研究而闻名于世。其数据专业研究生项目在学术水平、课程设置和实践经验等方面表现出色，是留学生们的首选。该专业申请竞争极为激烈。

斯坦福大学

在数据科学领域的研究和教学方面卓有成效。其 MS Statistics-Data Science 项目在统计硕士下设置，申请人应具有较强的数学背景，包括线性代数、概统、随机过程、数值方法、编程（Python 和 C++编程语言）等。每年约有 30 名统计硕士和 15-18 名数据科学方向学生被录取。

哈佛大学

其 SM Data Science 项目隶属 SEAS 工程与应用科学学院下的 IACS 学院内。这个项目成立于 2018 年，由统计系和计算机科学系联合开办，重点关注可复制数据分析、协作问题解决、可视化与通信，以及数据科学涉及的安全和伦理问题等话题。从课程设置来看，包括“数据科学概论专题”“计算机科学系统”“统计推断”“贝叶斯数据分析”“数据结构与算法”“机器学习”等。

申请者需要有较强的数学基础，最好要有微积分、线性代数、概率统计等先修课背景，同时对 coding 要求较高，需要至少精通一门编程语言，如 Python、R 等，并对计算机科学有基本认识。建议有 CS、统计和数学背景的同学进行申请。

加州大学伯克利分校

数据科学和统计学专业在美国乃至全球都享有很高的声誉。该校的数据专业研究生项目致力于培养学生的数据处理和建模能力，注重理论与实践相结合。

卡内基梅隆大学

其 Master of Computational Data Science 项目开设在计算机学院下，前身是 2004 年成立的 MS in Very Large Information Systems，学生可以选择 16 个月或 20 个月毕业。该项目竞争激烈，申请难度很高，一般录取率不到 10%。项目有固定的实习项目，方向偏信息系统设计与分析。

哥伦比亚大学

MS in Data Science 项目的学生有机会与业内的合作伙伴公司和世界级的教授互动。该项目由文理院校统计系、工程与应用科学学院计算机科学系和工业工程与运筹学系联合开设。为期一年，毕业需要 30 学分，项目课程由计算机科学必修课、工程学必修课、统计学必修课和选修课组成。

先修课程包括微积分、线性代数等数学类课程以及计算机编程入门课程。需要注意的是，哥大工程与应用科学学院不接受同时申请多于一个的硕士项目！

杜克大学

Master in Interdisciplinary Data Science（MIDS）项目由 Information Initiative 研究院和 Social Science Research Institute 社科研究院两个机构在 2018 年开始合办。课程为 2 年制，必修课很硬核，包含 required summer internship 和 one-year capstone project。

项目规模非常小，全球每年录取 25 人到 30 人，其中中国国籍的学生占 20%-30%左右。作为一个跨学科的项目，强调数据科学的跨学科方法，借鉴了多个领域的专业知识，使学生能全面理解数据科学概念及其在现实世界中的应用，课程设置也非常灵活，学生可根据兴趣和职业目标定制课程。

布朗大学

Master's in Data Science 项目是 1-2 年制全职学习项目，旨在为学生提供理论和实践结合的数据科学知识和技能，以应对数据驱动决策的需求。

该项目包含课程学习和实践项目两个部分，涵盖数据科学的各个方面，如统计学、机器学习、数据挖掘、数据管理等。选修课可与哈佛大学以及罗德岛设计学院进行交叉选课，课程教师均来自著名教授和业界专家，能够提供最前沿的数据科学知识和技能。

南加州大学

其 Master of Science in Computer Science（Data Science）项目时长为 2 年，为学生提供了计算机科学的核心背景和专业的算法、统计和系统专业知识，用于获取、存储、访问、分析和可视化与能源、环境、健康、媒体、医学和交通等不同现实世界领域相关的大型、异构和实时数据。

申请者须具备计算机本科背景或者本科具备计算机相关核心课程和数学课程。

纽约大学

MS in Data Science 设立在 Center of Data Science（CDS）下面，是世界上第一个专门为数据科学开设的硕士项目。课程设置成熟，旨在为数据科学领域培养并输送真正的 Data Scientist，教育质量和业界口碑都很不错，并配有强大的师资力量和学术资源，申请难度也在逐年增加。课程时长 2 年，每年有春秋两个学期，共 36 学分，每门课 3 学分，12 门课，平均每个学期修 3 门课，每学期 GPA 不能低于 3.0。

课程组成包括 required course+general elective+track course，其中 track course 又分为四个方向：Data Science Track、Data Science Physics Track、Data Science Biology Track、Data Science-Biomedical Informatics（Medical School）。

此外，学生还要完成一个 Capstone Project，在项目过程中，学生要把学到的理论知识融入到实际应用中，亲身体验从收集和处理数据，到寻找并设计解决问题的最佳方案，再到实施解决方案的全过程。

录取要求方面

·GPA：对于申请硕士项目，排名前 100 的美国大学最低 GPA 要求基本都是 3.0（4.0 分制）。DS 专业排名较高的学校，录取的平均 GPA 大都在 3.5 以上，部分学校达到了 3.7 甚至更高。

·标化成绩：建议考取托福成绩，美国排名前 50 学校的托福要求一般在 90 分左右，部分学校会要求托福 100 以上，换算成雅思通常需要 6.5（单项不低于 6）或者 7 分。

·GRE：大多数学校虽不强制要求，但如果希望进入顶尖学校，GRE 成绩建议至少达到 315-320 以上。

·先修课程：通常需要微积分、线性代数等数学类课程，以及计算机编程入门课程。

·其他：相关的科研经历、工作和实习经验、奖学金、竞赛等都会对申请有帮助。

求职就业情况

数据科学专业人才有着巨大的市场需求和人才缺口。根据美国劳工统计局的数据，数据科学是美国增长最快的职业之一。从这些学校的 DS 专业毕业的学生，就业前景广阔，可在科技、金融、医疗、互联网等众多行业中从事数据分析师、数据工程师、机器学习工程师等职业。

以上信息仅供参考，实际申请时请务必访问各学校的官方网站，以获取最准确的专业信息和录取要求。同时，早规划、早准备，努力提升自身的综合素质，将有助于增加被心仪学校录取的机会。在数据科学领域的求学之旅中，愿你能找到最适合自己的学术殿堂，开启辉煌的职业生涯！