数据驱动未来，科学引领潮流。随着互联网时代的兴起，“数据”这个词汇成为当下热门话题，数据科学这个专业也成为赴美留学大军中最热门的专业的之一。本文小编就为大家详细介绍美国Data Science硕士。
专业介绍
数据科学是一个跨学科的领域，它使用科学的方法、过程、算法和系统从结构化和非结构化数据中提取知识和见解，并将知识和可操作的见解应用于广泛的应用领域。
数据科学是统计方法学、计算科学和广泛应用领域的交叉点。该计划提供了强大的准备在统计建模，机器学习，优化，管理和分析海量数据集，以及数据采集。
所以简单理解数据科学(Data Science)是利用计算机的运算能力对数据进行处理，从数据中提取信息，进而形成“知识”。主要是学习一些成熟的数据分析方法和工具，学习跟数据分析相关的编程技术，在工作中帮企业分析商业数据、市场数据、运营数据，或者帮金融机构分析金融数据，做投资决策等。
学制及课程设置
数据科学硕士项目的学制多数为1-2年。
美国数据科学项目核心一般会包含以下一些板块：
CS类课程：编程，数据结构，算法，机器学习，计算机系统，数据可视化，数据挖掘，数据库等
统计类课程：概率论， 高等统计学，统计推断等
实践类课程：很多项目会包含一个Capstone project
专业分支
数据科学作为一个交叉学科项目，并且有广泛的应用范围，可能有的分支方向非常繁多且复杂，不同的学校可能有不同的分支方向。例如：
卡内基梅隆大学MS in Computational Data Science给了Analytics(分析)，Systems(系统)，Human-Centered Data Science(以人为中心的数据科学)的课程sample。
西北大学Master’s in Data Science有5个specializations: Analytics and Modeling(分析与建模)，Analytics Management(分析管理)， Artificial Intelligence(人工智能)，Data Engineering(数据工程)，Technology Entrepreneurship(技术创业)。
纽约大学MS in Data Science分了5个tracks：Big Data(大数据)， Mathematics and Data(数学与数据)， Natural Language Processing(自然语言处理)， Physics(物理)，Biology(生物)，Biomedical Informatics(生物信息学)的tracks。
专业背景及先修课要求
原则来讲，数据科学建议理工科背景的学生申请，比如各种工科，数学，统计学，物理学以及其他相关专业。但学校会倾向于招收数学、统计和计算机背景的申请者，同时也要具备相关的先修课要求。
比如Harvard University哈佛大学的MS in Data Science要求successful applicants do need to have sufficient background in Computer Science, Math, and Statistics - including fluency in at least one programming language and knowledge of calculus, linear algebra, and statistical inference.
Columbia University哥伦比亚大学的M.S. in Data Science要求Prior quantitative coursework (calculus, linear algebra, etc.). Prior introductory computer programming coursework
New York University纽约大学的Master’s in Data Science要求Calculus I: limits, derivatives, series, integrals, etc; Linear Algebra; Intro to Computer Science (or an equivalent “CS-101” programming course: Python and/or R at a minimum); One of Calculus II, Probability, Statistics, or an advanced physics, engineering, or econometrics course with heavy mathematical content. Preference is given to applicants with prior exposure to machine learning, computational statistics, data mining, large-scale scientific computing, operations research (either in an academic or professional context), as well as to applicants with significantly more mathematical and/or computer science training than the minimum requirements listed above.
所以各大学对申请者的数学和计算机知识结构都有较为统一的明确要求，数学背景包括微积分，线性代数，概率论，统计学，数学建模等;计算机背景包括计算机导论，SQL，Database，Programming等。大多数项目倾向于录取数学或者统计等计量学科背景的学生，同时希望申请人有软件编程基础、会写程序分析数据。比较牛的data science项目，要求会更高。
申请要求和院校档次
Data Science因其交叉特性，也是很多非CS背景转码的很好桥梁，外加其这几年热度不减，总体的申请难度还是比较大的。如果想冲刺Tier 1的顶效，比如Harvard University, Stanford University, Carnegie Mellon University等，除了要求申请者具备名校背景(国内重点985/美本top50/英本G5等)数学统计/计算机类专业基础，至少3.8-3.9以上的GPA， 105-110以上的托福/7.5以上雅思成绩，330的GRE成绩之外，还需要具备高质量的科研经历和牛推背景。对于其他top项目，比如Columbia University，Duke University， Brown University也建议至少要具备数理统计计算机等背景，3.7以上的GPA，2-3段科研经历或者量化经历很强的实习经历。Top 30的其他项目，比如University of Chicago, University of Virginia, University of Southern California, Georgetown University, John Hopkins University等，也需要3.5+GPA， 100+的TOEFL/7.0+的IELTS，320+的GRE外加相关的实习和科研经历。以上院校推荐仅供参考，如果想获取专业的院校定位，建议联系新航道前程留学美研团队专业的老师进行评估和定位。
就业方向分析
总体来讲，数据科学专业的就业面还是非常广的，就业需求也很大。很多人毕业后去 IT 产业从事大数据的工作，比如 IBM, Google, Tiktok, Microsoft, Amazon 或者 Facebook等，中国的淘宝、京东、华为等也是这类专业的大雇主。此外，随着各行各业的数据增长，很多传统行业也需要这方面的人才，比如超市的顾客购物数据、信用卡刷卡记录、任何场合的实时监控录像，也会产生 big data，需要 data science专业的人才来进行处理。制药业、计算机软件、互联网、科研、IT 技术服务、生物技术，都是对大数据专业人才需求最为旺盛的行业。从国防部、互联网创业公司到金融机构，都需要能操作大数据项目的人来做创新驱动。而且数据相关的岗位报酬也是非常非常丰富的。
所以数据科学岗位大体可以分为这么几类：
数据科学家 Data Scientist / BI expert/ Market analyst。机器学习等模型的设计和创造者，洞察业务趋势，最新动态，可视化数据，建立联系，并且展示
数据分析师 Data Analyst /Business Analyst。高层管理者的决策助手，给高层讲解可视化的商业信息;会被分配负责不同的项目，比如和市场部部合作3个月，接下来跟产品部工作3个月。
数据工程师 Data Engineer / Data Archi- tect/Quantitative Analyst。对企业的数据构成，逻辑有清晰了解，并且知道如何从零构建数据管道(pipeline)，使得不同来源的数据能够实现实时流通。
商务智能(BI)开发 Business Intelligence Developer / Computer Engineer/Systems Analyst。更偏IT，和数据科学家，架构师等职位有功能上的重合，负责数据相关软件开发，数据系统管理
因其热门属性、就业方向广、薪资高、STEM属性签证就业政策好，数据科学成为众多学生申请的目标，希望通过本文能让你更深入了解美国该专业的申请情况。
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