数据科学DS是这几年留学申请的大热门专业。数据科学即是Data Science，简称DS，也叫做数据驱动科学，是一个交叉领域的学科，是用科学方法、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的或者非结构性的数据，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。目前综合排名前30的院校中有超过80%的院校开设了数据科学项目，其中大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。此外，数据科学专业基本只提供秋季开学，只有约翰霍普金斯等少数几个学校提供春季开学。

在学制上，所有数据科学项目都是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。

在美国开设DS硕士学科的院校不算少，要是出名的话，其实也不多，因为门槛高，对于学科背景有要求，更喜欢综合型和学术能力强的申请者，所以在人群方面，可能会比较讲究，下面kelly老师给同学们带来的美国DS硕士申请指南：

美国DS硕士都比较挑人，尤其是数据科学开设的名校，更是如此，所以要想进入UCB、哥大或者是哈佛等知名数据科学强校，必要具备好的三维，也就是要高分人群。一般美国DS硕士三维建议如下：

GPA：3.8+托福：100+GRE：320+3.5

对于相关软实力的话，可以通过日常实习或者学习得到，例如：很多本科研究生没有扎实的数理基础，代码能力，都会选择进入数据科学，所以很多圈内人大呼”内卷“。但事实上，一些巨头企业非常需要的人才还是紧缺的，拥有交叉学科背景， coding能力强，数学扎实的人非常具有竞争力。

美国数据科学热门院校推荐

1、哈佛大学

SM Data Science

项目隶属SEAS工程与应用科学学院(School of Engineering and Applied Sciences)下的IACS(Institute for Applied Computational Science)学院内。这个项目成立于2018年，是一个相对较新的研究生项目，由统计系和计算机科学系联合开办。该项目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。因而需要申请者有较强的数学基础，最好要有微积分、线性代数、概率统计等数学先修课背景。

该项目面向应用科学，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。

2、哥伦比亚大学

MS in Data Science

哥伦比亚数据科学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。学生也可以选择以创业为重点的选修课程，或选择其中一个课程中心涵盖的学科领域。

数据科学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。

数据科学项目为期一年，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。

先修课程包括以下:

数学类课程:微积分，线性代数;

计算机类课程:计算机编程入门课程;

注意:哥大工程与应用科学学院(SEAS)不接受同时申请多于一个的硕士项目!

3、杜克大学

Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)

该项目是由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2年制，必修课课程很硬核，required summer internship和

One-year capstone project 都有。项目规模非常非常小，全球每年录取25人到30人，其中中国国籍的学生有20%-30%左右。

作为一个跨学科的项目，杜克大学的MIDS强调数据科学的跨学科方法，借鉴了多个领域的专业知识，包括计算机科学、统计学、社会科学和特定领域的研究，使学生能够获得对数据科学概念及其在现实世界中的应用的全面理解。

除此之外，其课程设置非常灵活，学生们可以根据自己的兴趣和职业目标定制课程。学生可以在机器学习、数据可视化、自然语言处理等前沿领域内选择自己感兴趣的课程。

4、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(Harvard University)以及罗德岛设计学院(RISD)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。

5、南加州大学

Master of Science in Computer Science(Data Science)

该项目时长为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。

6、纽约大学

MS in Data Science

纽大MS in Data Science设立在Center of DataScience(CDS)下面(CDS附属在Courant下，Courant应用数学专排第一)，是世界上第一个专门为数据科学开设的硕士项目。

课程设置很成熟，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，因此申请难度也在逐年增加。

课程设置:该项目课程时长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。课程组成是: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。

7、罗切斯特大学

MS in Data Science

项目为学生提供了数据科学基础和应用方面的强大背景，并获得了纽约州的认可。专为具有科学、工程、数学或商业任何领域背景的学生设计，可以在两到三个学期的全日制学习中完成。

学生可以选择广泛探索数据科学，或集中研究以下应用领域之一:计算方法、统计方法、健康和生物医学科学、商业和社会科学。

硕士学生要完成一个学期的实习项目，而不是硕士论文。实习项目让学生体验到在行业中工作的滋味--利用赞助机构提供的数据进行真实世界的分析项目。

8、华盛顿大学

MS in Data Science

华盛顿西雅图数据科学硕士MSDS算是DS里比较早的项目了。

课程设置:就业导向，1.5年制，包括8节课，学生将学习统计建模、数据管理、机器学习、数据可视化等方面的专业知识。

就业方面:亮点在于有一个为期2个quarter的capstone，由于西雅图的地理位置优势，合作公司很ok，有微软、Adobe、Boeing等。同样因为西雅图的地理位置，大厂很多，项目的就业也非常不错。

项目整体还是偏理工科，少量商科。录取对学生的编程能力有要求，必须掌握Python，C#，C++，Java，or JavaScript其一。

美国数据科学硕士申请要求

本科是计算机科学CS的同学，是最符合申请条件的，因为大多数数据工作都是通过编程和数据库的相关手段进行的，同时学过统计、微积分、高级语言;

其次，本科背景是统计、数学或应用数学，且有一定编程基础的同学也可以申请，这都是很好的专业匹配。

最后，商科背景出身，但量化背景较强的商科专业，比如金工，但又希望能选择一个STEM专业的同学，那DS显然也是个非常好的选择。

所以说，如果你有比较强的编程背景，又有比较好的数理基础，那你就很有竞争力;而纯商科背景的同学，如果没有强的量化背景，或者不懂编程，那建议还是数据科学DS和商业分析BA混合申请，因为商业分析更加偏商科，开在商学院，对商科背景接纳程度大很多。

Data Science更重视的是数据思维能力，需要有一定的开发基础。毕业生基本上从事的是数据相关的工作，比如数据分析，数据产品，大数据相关的开发或者算法之类更高级的数据岗位。数据岗位的技能要求不是单一的，根据具体岗位和业务性质，来判断人员偏重哪个方向，需要更高的逻辑思维能力，和基础的开发能力。

数据科学专业需求大吗？

数据科学职业在各种行业中都提供了高薪和有竞争力的工作机会。根据美国劳工统计局(BLS)预测，在2019年至2029年之间许多数据科学职业的增长率将会很高，包括市场研究分析师(18%)、计算机和信息研究科学家(15%)、计算机系统分析师(7%)和运营研究分析师(25%)，预计增长率远高于美国全国平均水平（4%）。

《哈佛商业评论》曾把数据科学家称为“21世纪最性感的工作”。

在美国数据科学专业就业行业/及薪资范畴

计算机系统设计和相关服务：平均薪资：106,440美元公司和企业管理：平均薪资：102,030美元

管理、科学和技术咨询服务：平均薪资：99,600美元

科学研究和发展服务：平均薪资：106,720美元

大、专院校和职业院校：平均薪资：64,650美元

以上便是美国数据科学（DS）专业硕士的完整解析，如果还是不清楚该如何在2024Fall申请季中定位，老师助你一臂之力！最后祝大家都能进入理想的大学哦！