美国DS项目推荐！DS项目分布梯度划分

01、DS项目推荐

1.斯坦福

斯坦福有两个DS项目，一个是ICME底下的DS，一个是统计Stat-DS这两个项目。其实二者课程设置是差不多的，但是统计DS录取会相对简单一点。

斯坦福学校名气特别高，学校在湾区位置也非常好，课程特别硬核，录取人数也比较少，所以它特别难录，基本上是要接近4.0的GPA，有多段的很强的实习或者科研才比较有把握。

除此之外，斯坦福还有一个MS&Engineering，大家选这个项目也可以上偏DS的课。

2.哈佛

哈佛有两个项目，一个是DS，一个是CSE。两个项目的区别，我感觉就是CSE是Computational Science Engineering，是偏computational math这个方向的，所以说CSE更喜欢偏Math背景的学生。

其实这两个项目录取率也差不多，DS录取的人数会稍微多一点，它录取率也相对低，CSE录取的人少，然后录取率稍微高一点。

哈佛好像是可以去 MIT选课的，加之波士顿也是比较好的一个城市，所以哈佛的项目也是比较难申请的，基本上GPA也得接近4.0，有比较强的科研或者实习才比较稳。

然后哈佛还有两个项目，一个是，一个是Health DS，录取的人很少，也是比较难录的项目，Biostat相对好录一点。这两个项目都是在Public Health公共卫生学院下面。

3.耶鲁

耶鲁的Stat-DS也是名气非常高。项目比较小，只录20人左右，录取率也比较低，但是这是一个新开设的项目，21fall才开始正式招生。耶鲁的一个缺点在于学校位置不太好，地方有点乱，也不是在什么大城市，虽然说离纽约和波士顿都不算太远，但地位位置一般。然后耶鲁有一个Biostat也相对好录取一点。

4.CMU

CMU的Master of Computational Data Science，也是比较偏CS的一个项目， CMU是CS专业最强的学校，录取率也非常低，人数也不多，但这个项目对陆本非常友好，陆本录取案例比较多。

建议大家要有比较强的科研，因为这个项目是比较看科研的。GPA其实有3.7-3.8左右就能被录取的。

除了MCDS以外的话，CMU还有两个项目，一个是MISM，一个BIDA，这两个项目的就业非常好，录取难度没有很高，也是比较推荐的两个项目。

5.宾大

宾大的DS顶着藤校和沃顿的光环，选课非常自由，录取率也比较低，人数不是特别多。它的缺点就是地理位置真的很差，费城这个城市挺乱的，大家要根据自己的申请结果进行选择，如果有相对平级的学校，也可以优先考虑其他学校。宾大更偏向于美本以及高GPA的学生，对于实习和科研的话不是看得特别重。

宾大有两个其他的项目，一个比较推荐 SE (Systems Engineering)，它这个系统工程其实是比较偏优化方向。但是进了SE之后可以转DS，哪怕你转不了DS，也可以学一个DS双学位，只不过要上16门课，也就是多交一些学费，可能要多延长半年毕业，但是能拿两个学位也挺好。

6.西北大学

西北大学是在芝加哥北边一点，地方挺好的比较安全，学校名气也很高，项目比较小，录取率很低。这个课程偏Analytics，然后课程是比较固定的，所以如果大家对这个课程设置不是特别满意，那么这个项目可能就不太适合。这个项目也是比较偏好高GPA的学生。

7.NYU

纽约大学的 data science项目应该是开设的最早的一个data science，大三的项目，然后它的地理位置非常好，然后纽约大学的应用数学和这NLP方向很强，缺点就是说这个项目人稍微多点150个人左右，然后纽约大学综合排名相对比其他那些学校相对低一点点，但是也排名也很高，只是比刚才那些学校稍微低一点，偏好也是GPA偏高的学生3.8以上这样。

8.哥大

哥大的DS，当然这个学校大家肯定是听过各种各样的评价，这个学校确实master招生比较多，但是不得不说 DS这个项目还是可以的，它的地理位置并没有NYU好，因为哥大位置偏北那片治安相对差一点的地方，学生也比较多大概150~200人，录取的标准就是3.7~3.8这样。

9.多伦多大学

我再推荐一个加拿大的多伦多大学的master of science in applied computer底下的DS为什么推荐这个？因为它有8个月的实习，现在在master项目里是很少见的。

这8个月实习不是让你自己去找实习，而是在学校的合作机构里选择一些岗位进行申请，这样成功率也会高很多。如果成功找到实习的话，我觉得将来拿个实习证明或者光是有这段经历，再去找其他工作都比较容易，对于拿加拿大的移民也相对轻松一点。

所以如果大家不是非美国不去的话，也可以考虑一下这个项目，对于加拿大本科来说录取率相对高一些，可能对于其他美本或者是陆本稍微有点难，也是得GPA3.8以上。

10.滑铁卢大学

最后给大家介绍一下滑铁卢大学的MMath-DS和DSAI(coop)这两个项目。

滑铁卢大学的数学和CS声誉非常高，北美很多大厂里的核心成员都是滑铁卢毕业的。它的DS是一个研究性的项目， DSAI是一个就业型的项目，它也是有coop，合作了英特尔的实习。

学费很便宜是滑铁卢大学的一个优势。它的DS是8000加币（4万人民币左右）一学期，DSAI是18,000加币（9万人民币）一学期，这个真的是比美国便宜特别多。滑铁卢大学的奖学金也相对比较好拿，尤其是 DS研究性项目很容易拿奖学金。

滑铁卢大学的缺点在于排名不太好，只有100+，对于想回国发展的同学来说会是一个问题。然后城市也比较村，可能没有纽约芝加哥等等这种城市生活方便，然后学校比较偏好有科研经历的学生。

02、DS项目分布梯度划分

首先T0是斯坦福、哈佛、CMU，还有MITBA项目（偏好于有商科这种实习）。

T1：耶鲁、宾大、西北、NYU和哥大。

T2：有布朗大学也是藤校。康奈尔大学也是藤校，康奈尔有两个校区，一个是本校，还有一个是在纽约，这个项目好像第二年也可以去纽约这个校区的。杜克大学在美国也是人文认可度比较高的一个学校；

伯克利大学没有开正统的DS项目，他开了一个analytics的项目，Berkeley也是在湾区，找工作比较方便，声誉也比较好。

T3：UMich是一个比较好的学校，它的教育质量很高，但是这个学校的问题就是它地位太村了。然后它的DS开在了文理学院下，并没有开在工院下，也就是说它这个课程设置里统计的占比相对多一些，如果大家想学特别多CS课程的话，可能是有一些限制。

乔治亚理工大学也是理工科非常强的一个学校；芝加哥大学排名很高，它的的Applied Data Science这个项目有一点偏这种就业型，他之前有很多课都是在晚上开，当然芝加哥这个项目是在市中心的校区，并不是在特别危险的主校区，所以大家可以放心的去。

JHU也是排名很高的一个学校，但是DS并不是他的强项，数学统计这些不是特别好。

CMU这两个项目刚才讲过；然后UCLA的Meng-DS项目，UCLA学校还挺好，但是这个项目它设置的课程有点少，然后不够硬核，所以并不是一个特别好的选择。当然如果大家没有申到更好的学校，这个项目肯定是可以去的。

T4：莱斯大学是在休斯顿，UWashington是在西雅图，UCSD是在圣地亚哥，USC是在LA...这些学校都是地理位置比较好，我觉得到如果去不了那种DS专业特别好或者说那种名气特别大的学校，剩下的这些学校里，可能大家更多的是选一些地理位置比较好的学校和项目，这样会更方便就业。

关于具体的项目咱们介绍地有限，如果想更详细地了解，一定要去官网查看所有的相关信息，比如咱们之前讲的前置课程的要求、申请截止日期的要求、推荐信的数量、学费、以及学位的时长，如果是一年的项目的话还是挺赶的，不过现在基本上绝大多数一年的项目都可以延长到一年半了。

还有课程设置也是非常重要；有的学校会贴出录取率、录取人数以及就业的一些数据。