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美国数据科学Data Science有哪些好的研究生项目?

来源:慧德留学2020年10月10日

       随着科技在人类社会中的应用不断加深,由此产生出来的数据信息越来越快速,越来越庞大,拿一家企业举例,它的数据量就可能达到TB甚至是PB级别,这些数据中不仅包含结构化的数据,也包含了文本、视频、点击流等非结构化的数据,如何将数据有效的利用起来,促进企业乃至社会的进步,这就需要用到Data Science这门学科了。

 

       Data Science学科应社会需求而生,学科涉及到多个领域的知识,例如统计学、人工智能、机器学习、数据库、可视化技术等等,各大高校的Data Science项目大都为新兴项目,开设的时间并不长,且不同的高校Data Science项目侧重点也不一样,以下就对美国各大高校的Data Science项目做初步梳理,来帮助题主进一步挑出自己感兴趣的学校和项目。

 

       Data Scientist的市场需求

 

       就当前大数据时代的发展,data scientist的就业前景还是很不错的,不管公司大小,基本上都会开设data scientist相关岗位,市场需求量还是偏大的(当然和码农需求量相比,还是低了一些,据了解,data scientist的岗位需求量大概在码农需求量的十分之一左右)。

 

       Data Scientist这个岗位,是很多Data相关项目毕业生的理想岗位,同时对申请者背景的包容性也比较强,不仅对口专业的同学可以申请,CS、Stats、Machine Learning项目以及相关项目的毕业生,还有一些理工科背景的同学都会申请。申请者不仅背景多元,连学历也比较多元,硕士和博士学历只是正常操作,一些实力比较强的本科生也会参与其中。申请者数量多,公司自然可以在申请者中择优录取,自然竞争也就比较激烈了。

 

       Data science这个行业的热度是从前几年开始逐渐飙升的,有些比较有前瞻性的选手,在几年前就已经进入到这个行业了,造成现在市场上,除了毕业生之外,还有一群具备工作经验的竞争者。其实综合来看,这个行业的需求量虽然大,但竞争压力也很大。

 

       美国比较好的DS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。

 

       纽约大学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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