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美国十大热门数据科学Data Science全面解析

来源:慧德留学2019年09月02日

  美国数据科学专业是当今最受广大留学生欢迎的热门专业,在互联网科技高速发展的今天,大数据时代已经正式来临,分析大数据可以帮助企业更好的进行产品制定与推广规划,从而最大程度的帮组企业盈利,所以各大公司对于数据科学专业人才可谓是求之若渴。

 

  很多同学都想申请美国的数据科学专业,所以接下来我们就对此进行详细介绍,从而帮助大家顺利的申请适合自己的大学。

 

  什么是数据科学(Data Science)

 

  随着科技的发展,每天每时每刻都有大量数据被产生和存储下来。如何才能把这些数据变成有用的信息价值被人类所利用,就会通过一系列的收集、统计、整理、分析、挖掘等方法和技术来实现整个过程。数据科学是一门交叉的学科,涉及到很多的领域包括统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科的知识。大数据时代的到来,为各个科学领域带来了新的改革。

 

  Data Science一般要求的先修课程如下:

 

  完整的数学背景(微积分,线性代数,概率论,统计学,数学建模)

 

  计算机背景知识(计算机导论, SQL, Database, Programming)

 

  除此以外,还希望候选者具备一定解决问题和与人沟通的能力。

 

  数据科学与商业分析区别

 

  数据科学是商业分析的整合,所以数据科学家做的东西不仅仅包括商业分析部分,所以你可以认为数据科学家是商业分析的plus版本。

 

  以下是数据科学家的能力——

 

  1. 要具有很强的预测模型算法的理解力,比如线代,逻辑回归,神经网络,决策树,SVM,启发式模型(至少会2-3钟的算法);

 

  2. 具备可扩展性的机器学习算法;

 

  3. 具备深层次的基础统计学和概率论,比如像Bayes theorem,具备理解值统计量;

 

  4. 掌握一门以上的分析语言,比如R,Python,Scala等等;

 

  5. SQL;

 

  6. 有过大数据平台的经历(Hadoop,Spark,Mahoutetc);

 

  商业分析的职场发展:商业分析的方向比数据分析更加具体,商业分析不需要很强的技术方面的能力。

 

  以下是商业分析的能力——

 

  1. SQL;

 

  2. 建立KPI和仪表盘,必须会用BI工具,比如excel,Tableau,Power Pivot等等;

 

  3. 至少会要一个简单的统计分析,比如ANOVA,简单的线性回归以及具备从统计推断来制定企业需求;

 

  4. 具备深层次的基础统计学和概率论,比如像Bayes theorem,具备理解值统计量;

 

  5. 给目标问题制定方案;

 

  6. 有CRM的经历;

 

  7. SAS,R;

 

  数据科学专业的就业前景

 

  全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具了一份详细的分析报告,预计到2018年,大数据或者数据工作者的岗位需求将激增,其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间,对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到1500000!

 

  其中对大数据处理需求最旺盛的行业包括:制药业、计算机软件、互联网、科研、IT技术服务、生物技术。事实上,大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚,在硅谷,入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。

 

  美国数据分析专业选校篇:

 

  1、美国数据分析专业学校统计

 

  由于数据科学是一门新兴的专业,目前开设学校数据科学学科的大学为数不多。不过不要惶恐!现在越来越多的学校正在开设数据科学这门单独的学科。为大家整理了美国165所综合性大学中开设数据科学专业的院校,包括独立项目和非独立项目两部分。以下是部分截图(包括综合排名,学校名称,专业(中英文名称),开设学位,所属科系):

 

  2、GPA、GRE、托福/雅思要求

 

  这三项决定你是否被目标院校录取的最关键的因素,如果你是大一、大二,恭喜你,你还有时间提高你的GPA,如果你是大三,给你提高的机会并不多了。其实从这三个硬性的成绩,你基本上可以确定你能申请的学校的大概了。

  

  3、学费

 

       关于费用,可能 是阻挡你选校的一个因素。建议所有申请此专业的申请者要慎重考虑,自己的经济情况是否能够支付学习期间的各种费用支出。你可以从34所美国数据科学专业的官网数据中获取你钟爱学校的学费情况。以哈佛大学为例:
 

  下面我们将具体介绍10大热门数据科学硕士研究生项目:

 

  哥伦比亚大学

 

  哥伦比亚大学的MS in Data Science 项目处于美国数据科学硕士申请难度的第一梯队。该项目为期1年,学生共需修读30个学分,无需撰写毕业论文。该项目开设获得专业成就认证必需的四门基础课程,学生可以在此课程基础上将数据科学技术运用于各自的兴趣领域。

 

  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。需要递交GRE成绩,托福100、雅思7.0,不可使用GMAT代替GRE成绩。

 

  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

 

  杜克大学的Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)项目为期2年,该项目致力于培养一批能够使用计算策略来激发创新能力和洞察力,并且善于定量思考的新型领导者。旨在培养学生成为能给任何领域做出贡献的数据科学家,通过跨学科训练与团队合作科学实验的经验促进学生更好地利用数据的力量。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。需要递交GRE成绩,托福90,雅思7.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。

 

  宾夕法尼亚大学

 

  宾夕法尼亚大学数据科学硕士项目为期一年半至两年,将有关机器学习、大数据分析与统计学等核心课题的前沿课程与多样化的选修课有机结合,给予学生选择在特定的目标专业领域内应用技能的机会。项目包括基础课程及数据科学应用领域的实习。要求提供GRE,无最低分数要求。托福100,雅思7.5.毕业生就业形势良好,就业率较高,可以进入工程技术、咨询、决策等领域。

 

  西北大学

 

  西北大学分析学理学硕士项目(MSiA program)由西北大学工业工程与管理科学学院开设,为期15个月。该项目的核心课程由统计学、机器学习、优化、数据库、数据处理组成,每一门课都已之前的课程为基础,强调在商业实际中的学术研究。

 

  申请要求方面,需要提供GRE分数,要求托福95,雅思7.5.适合本科工程、商学、计算机科学、数学、信息科学技术专业背景的人士。该项目面向商业,加上课程时间较短,有很多的实习机会,大部分学生毕业后选择直接工作,毕业生多进入金融领域。

 

  康奈尔大学

 

  康奈尔大学运筹学与信息工程硕士项目(数据分析方向)为期1年,共计30个学分,要求申请者拥有数学、工程、物理、化学、数学经济学等本科背景,且已经修读过微积分、概率论、统计、计算机编程、数据结构等课程。

 

  每年招收50人左右,其中中国人大约30个。该项目选课自由度很大,并且有选CS系课程的优先级,无论你是想学CS,IS还是商科,金融,统计,统统都可以选。这种选课的自由度放眼全美也是十分罕见的。

 

  申请者需要托福100(写作不低于20,听力不低于15,阅读不低于20,口语不低于22);雅思7;GRE数学不低于166,阅读不低于165,写作不低于3.5;不接受GMAT.毕业生2015年平均起薪达到83925美元,大部分学生进入苹果,微软,甲骨文,Facebook等互联网公司。

 

  南加州大学

 

  南加州大学计算机(数据科学)理学硕士项目需要修满28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。要求申请者提供GRE,托福:90-100(单项不低于20);雅思:6.5-7(单项不低于6),不需要接受学校ISE测试,GPA3.0以上。该项目的毕业生可进入微软、百度等世界500强的企业机构。

 

  卡耐基梅隆大学

 

  卡耐基梅隆大学Heinz学院下设两个数据科学硕士项目:MSPPM Data Analytics track和MISM Business Intelligence & Data Analytics.一个偏技术导向,一个偏商科导向。这里只介绍技术型的MSPPM Data Analytics track项目。该项目分标准(Standard)、延伸(Extended)、快捷(Accelerated)三种修读模式,学制分别为16个月、20个月和12个月,总学分均为144个学分,每年招收学生较少。

 

  该项目要求提供GRE,不接受GMAT,托福100以上,雅思7以上。项目的综合性课程体系有助于学生习得专业技能与知识,以开发用于下一代大规模信息系统部署相关的技术层,以及分析这些系统生成的数据。毕业生就业形势良好,能够成为前沿信息技术、软件服务与社会传媒企业中备受青睐的软件工程师、数据科学家与项目经理人。

 

  佐治亚理工学院

 

  佐治亚理工学院的MS in Data Analytics项目是2015 Fall新开设的项目,有三个Track:Analytical Tools Track、Business Analytics Track、Computational Data Analytics Track.是跨学科硕士项目,根据以往的经验,这个学校的所有研究生项目都不太好申请,跟UC-Berkeley类似,申请难度较大。

 

  申请者需要提供GRE,且托福100,不接受雅思。学生有机会直接向顶级的国际商业智能权威机构、统计学与运筹学尖端分析技术的开发者,以及大数据与高性能计算领域的世界级领导者学习。毕业去向主要面向商业智能与决策支持。

 

  New York University

 

  纽约大学的MS in Data Science 以其超高的就业率一直人气颇高。这是一个2年制的项目,且拿到了STEM资质。班级规模30-40人,且50%为国际生。一般为期4个学期,要求学生有足够优秀的数学知识背景和一定的计算机科学基础知识,并且学习过微积分、线性代数、统计学、概率论以及计算机科学等课程。

 

  要求托福100,雅思7,接受GRE/GMAT.该项目跟CMU类似,有很多细分的项目,跟不同的院系合作设立,从偏技术到偏商业的都有,偏技术的相对好申请。

 

  北卡罗莱纳州立大学

 

       北卡罗莱纳州立大学分析学理学硕士项目是由高等分析研究所(Institute for Advanced Analytics)开设的全美第一个分析学硕士项目。NCSU analytics是分析学项目里的顶级老牌项目,但是学校综合排名不高。要求托福80(单项不低于18),雅思6.5(单项不低于6.5);不要求GRE/GMAT,每年招收20-30人,其中国际生50%.

 

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