美研數據科學項目申請難度分類！

•同一段車程別人滴滴20元，你卻花了30元？

•剛和朋友微信聊天談到想去哪裏旅遊，朋友圈就跳出這地方的廣告？

•不小心在微博上給某個(ge) 推送點了讚，接下來每天都跳出該內(nei) 容相關(guan) 信息？

……

信息時代的到來催生了海量的數據，每個(ge) 人、每個(ge) 機構、每個(ge) 設備既能成為(wei) 數據產(chan) 生的源頭，也可以是數據的使用者。

也因如此，DS專(zhuan) 業(ye) 也成為(wei) 了現在申請的熱門專(zhuan) 業(ye) 之一，競爭(zheng) 可謂是非常的激烈！

數據科學作為(wei) 一門交叉學科，其分支也非常多樣化，主要包括統計學、計算機科學、數學等。它側(ce) 重於(yu) 培養(yang) 學生利用計算機進行數據的解讀分析，同時加入交叉學科的知識。

美國數據科學項目解析

2023QS數據科學排名

數據科學排名前十的學校有：

• 麻省理工學院

• 卡內(nei) 基梅隆大學

• 加州大學伯克利分校

• 牛津大學

• 哈佛大學

• 多倫(lun) 多大學

• 華盛頓大學

• 普林斯頓大學

• 洛桑聯邦理工學院

• 佐治亞(ya) 理工學院

背景要求

如果同學們(men) 考慮申請DS，建議提前完成常見先修課：

•計算機方麵，比如Python/R/C++/Java語言、數據結構與(yu) 算法、計算機原理、機器學習(xi) ；

•數學統計方麵，比如微積分、概率論、線性代數、統計學。

（來源：哈佛官網）

以哈佛的DS項目為(wei) 例，要求申請人有微積分、線性代數，統計等相關(guan) 課程，能使用至少一種編程語言，了解計算機科學概念。錄取學生的本科專(zhuan) 業(ye) 背景也大多是CS、數學、統計學。

金融工程（量化背景較強的商科專(zhuan) 業(ye) ）也是有機會(hui) 申請的。如果是純商科背景，但是又有較強的實習(xi) 背景和數理基礎，也可以嚐試進行申請。

職業(ye) 發展

目前在全球範圍內(nei) ，數據科學需求量都非常可觀, 提供給求職者很多機會(hui) 。作為(wei) 領英上增長最快的工作，預計到2026年將創造1150萬(wan) 個(ge) 數據科學崗位。

而數據科學也是收入最高的行業(ye) 之一。以美國為(wei) 例，根據Glassdoor網站統計，美國的初級數據科學家每年的平均收入都能達到113,000美元。

以LinkedIn為(wei) 例，在職業(ye) 早期，職業(ye) 路徑一般是按照：

Associate Data scientist➡

Data Scientist➡

Senior Data Scientist➡

Staff Data Scientist

一般來說2年以內(nei) 工作經驗會(hui) 對應Data Scientist的級別，然後1-2年會(hui) 升到Senior。

Senior到Staff通常2-5年，但是方差也很大，和個(ge) 人能力、項目影響力以及老板的支持息息相關(guan) 。

美國數據科學項目梯隊表

看了上麵的介紹，究竟該怎麽(me) 選擇？每所大學的門檻不一樣，同學們(men) 也應該根據成績來合理選擇大學，老師分了幾個(ge) 難度梯隊的學校名單，一起來瞅瞅~

Tier1

Stanford Statistics & Data Science

Harvard Data ScienceYale Statistics & Data Science

MIT Business Analytics

Northwestern ML & Data ScienceCMU Computational Data ScienceUpenn Data Science

斯坦福大學

•Master of Statistics & Data Science

全美排名第一的斯坦福統計係在幾年前也順應潮流開設了數據科學方向，作為(wei) 最頂尖的科研型項目，比較偏好學術能力過硬，科研經驗豐(feng) 富，且推薦信出彩（斯坦福校友或教授）的申請人。

哈佛大學

• Master’s in Data Science

哈佛大學的數據科學碩士課程成立於(yu) 2018 年，是一個(ge) 相對比較新的研究生項目。它由計算機科學和統計係共同領導，受應用計算科學研究所（IACS）管理，旨在培養(yang) 快速增長的數據科學領域的學生。

哈佛大學數據科學項目共持續三個(ge) 學期，共一年半時間。當然，如果學生想要探索更多的工作實習(xi) 、學術研究機會(hui) ，或者多學習(xi) 一些課程，可以延長到 2 年畢業(ye) ，時間相對比較靈活。

耶魯大學

•M.S. in Statistics & Data Science

耶魯大學統計係的旗下MSDS項目剛剛開始運營三年就交出了一份不錯的答卷。

本項目的課程安排相當理論，必修課以數學和統計的高階內(nei) 容為(wei) 主，選修課則包括不少機器學習(xi) 的相關(guan) 內(nei) 容，屬於(yu) 重理論、輕應用的典範。

卡內(nei) 基梅隆大學

• Master ofComputational Data Science

CMU計算機科學學院下的計算數據科學碩士項目側(ce) 重於(yu) 在超大型信息係統的設計、工程和部署的各個(ge) 方麵培養(yang) 專(zhuan) 業(ye) 碩士生。

在該計劃中，學生將深入研究數據庫，分布式算法和存儲(chu) ，機器學習(xi) ，語言技術，軟件工程，人機交互和設計等主題。

通過核心課程和選修課程，學生將對大型信息係統有一個(ge) 統一的認識，而我們(men) 的實習(xi) 和頂點項目要求確保學生將擁有在職業(ye) 生涯中取得成功所需的知識和經驗。

Tier2

學校名單：

Duke MIDSColumbia Data Science

GatechAnalyticsUCBAnalytics

NYU Data Science

Cornell Tech ORIECornell ORIE-Data Analytics

哥倫(lun) 比亞(ya) 大學

•Master ofData Science

哥倫(lun) 比亞(ya) 大學數據科學碩士是一個(ge) 交叉學科項目，由文理學院、統計學院、工程學院和工業(ye) 工程與(yu) 運籌學院共同開設，學生有機會(hui) 根據自身的興(xing) 趣參與(yu) 企業(ye) 的合作項目。

雖然這個(ge) 項目本身質量不錯，安排了全麵的課程和頂點項目幫助就讀同學提升背景，但由於(yu) 哥大類似的項目實在有點多，造成了同樣的工作機會(hui) 會(hui) 有其他學校幾倍的人數競爭(zheng) 。

紐約大學

•Master ofData Science

由於(yu) 本項目錄取人數較多，學生的水平參差不齊。對於(yu) 本身編程和統計基礎較好的同學來說，NYU DS提供了許多深入了解數據科學理論和應用領域（NLP，雲(yun) 計算，計算機視覺等）的機會(hui) 。

對於(yu) 跨專(zhuan) 業(ye) 申請或本身相關(guan) 經曆不夠多的同學，可能需要花較多的時間在基礎的編程和統計課上。

Tier3

學校名單：

CMU MISM/MISM-BIDAUmich Data ScienceBrown Data ScienceUCLA Data ScienceJHU Data ScienceUChicagoApplied Data Science

加州大學洛杉磯分校

•Masters in Data Science

該項目是21fall新開設的為(wei) 期一年的就業(ye) 導向的項目，憑借著DS的熱潮和UCLA的title，申請人數已有大幅增加。

數據科學領域的學習(xi) 目標是使學生具備理解大數據所需的實用工具和理論知識，比如Python、深度學習(xi) 、高級概率推理工具和分布式計算係統。

DS課程將側(ce) 重於(yu) 統計、數據挖掘和分析、機器學習(xi) 、分布式和並行係統來理解和分析大量的數據。

密歇根大學

•Master ofData Science

該項目開設在College of Literature, Science and the Arts之下，課程名為(wei) 專(zhuan) 注於(yu) 統計和計算技能這門課非常硬核。

再加上工學院強大校友網絡的加持，非常適合轉碼或求職MLE/DE等技術崗位的同學。

錄取上偏好本科專(zhuan) 業(ye) 是數學，統計，計算機，物理，工程等理工科專(zhuan) 業(ye) 的申請者，對量化背景要求高，建議申請者多做一些數據類的科研或實習(xi) 。

Tier4

學校名單：

Rice Data ScienceU.Washington Data ScienceUCSD Data ScienceUSC Applied Data Science

Georgetown Data Science & AnalyticsVanderbilt Data ScienceTufts Data Science

華盛頓大學

•Master of Data Science

華盛頓西雅圖數據科學碩士MSDS算是DS裏比較早的項目了。就業(ye) 為(wei) 導向，1.5年製，包括8節課。

學生將學習(xi) 統計建模、數據管理、機器學習(xi) 、數據可視化等方麵的專(zhuan) 業(ye) 知識。但是課程規定的非常死，很固定，並不能自己選擇。

申請該校數據科學碩士需要正規大學本科畢業(ye) ，有計算機背景的同學申請比較有優(you) 勢，或者本科背景是統計、數學、應用數學，且有一定編程基礎的同學。

萊斯大學

•Master ofData Science

項目開設在George R. Brown School of Engineering下，可以提供在線或校內(nei) 授課。非論文學位，旨在支持跨學科專(zhuan) 業(ye) 人員的需求。課程要求至少修滿31個(ge) 學分。

它是一個(ge) 嚴(yan) 格的混合課程，傳(chuan) 授學生收集、評估、解釋和溝通數據所需的技能，以便在不同的行業(ye) 做出有效的決(jue) 策。

在如今這個(ge) 數據時代，企業(ye) 的存在與(yu) 發展運行離不開數據，各行各業(ye) 都需要數據的統計與(yu) 分析。

因此統計學的就業(ye) 選擇範圍是非常廣闊的，碩士畢業(ye) 生常選擇在醫療保健、商業(ye) 以及工程領域發展。

還在考慮轉碼的同學們(men) 記得碼好本文！早規劃，早準備，解鎖更多可能性。