又到了介绍美国热门专业的时间。今天我们要介绍的是美硕申请最为火热的专业之一的Data Science数据科学专业。
什么是数据科学
What is Data Science
数据科学是一门交叉学科，美国的数据科学一般开设在计算机学院，工程学院或者文理学院下的数学系下。
从课程内容上看，基本由计算机科学、数学统计和商业领域知识三个部分组成，同时也涉及到很多的领域包括人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科的知识。
数据科学项目火爆但是真的有点难学，课程涉及了大量的高级数学知识和计算机编程知识。其中计算机编程相关知识在求职时非常有用，据调查显示，Python和Spark是对未来就业薪水设置贡献最大的两大工具，最受欢迎的工具是Excel和SQL，接下来是R以及Python。
数据科学就业情况
Employment Analysis
2012年《哈佛商业评论》曾将数据科学家评为“二十一世纪最性感的职业”。
十年过后的今天，数据科学家这一职业依然炙手可热。如果我们在求职网站上搜索数据科学职位，数据工程和解决方案架构师的职位招聘依然比人们预期的要多得多。
很多公司和企业为了吸引市场上最优秀的人才，都在招聘数据科学家，这刺激了市场对数据科学家的需求。据美国最大的求职网站之一Glassdoor 统计，美国最佳工作排名中，数据科学家连续四年稳居第一，平均年薪维持在10万美元之上。
据统计，88%的数据科学家至少是硕士学位，46%的数据科学家是博士学位。
学习数据科学后不仅可以做数据科学家，还以机器学习和数据分析两个工作方向。我们来分别看看这三个方向的具体工作内容：
数据科学家 Data Scientist
此类职位工作内容以高级建模为主，会针对复杂的问题来设计技术方案，比如Uber叫车的ETA、各种定价系统、Airbnb和金融行业的Fraud Detection、Amazon物流管理，FB/Linkedin的社交网络或者ebay/Airbnb/Uber这样供需双方Marketplace市场规模的实验。这些例子，听上去就不是写SQL能解决的，也不是会写代码就能做出来的，都需要比较深的领域知识。
机器学习工程师 Machine Learning Engineer
代表了技术含量较高的方向，工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题。一般需要ship production code，做出来的是数据产品。
数据分析员 Data Analyst
工作内容俗称analytics (product analytics or business analytics)，从数据中提取insight，估计投资回报比，为产品方向提建议，所用工具一般较基础，比如写SQL query取数据、用R/Python做简单的分析、用Tableau/Excel作图比较常见，能自己开发Dashboard算是analyst里面技术强的;工作需要产生各种形式的报告;在统计层次上，懂基本t-test和线性回归即可。
申请材料
Application Document
1 本科学位及GPA
对于数据科学项目，几乎没有背景要求。但是我们建议有线性代数、概率论、统计、微积分、宏微观经济学、计量经济学等相关学科背景的学生申请该项目。
2 工作经验及获奖经历
大部分项目不需要工作经验，如果学生有咨询公司、券商、互联网公司等实习经验将非常有助于申请。
3 文书以及个人简历
文书在硕士申请中，可以说是非常重要的一环。作为申请人直接向学校展示自己性格以及能力的唯一机会，是在硬件分数“敲门砖”之上，决定着是否录取的关键。关于美国硕士的写作技巧我们在之前的推送中已经分享给大家了，有需要的同学可以点击下方图片链接查看：
4 推荐信
申请DS项目一般要求三封推荐信。个别学校比如康奈尔只要求学生提交2封推荐信。
5 语言成绩
英语非母语，或者学生本科全部都是在非英语国家完成的，或者只有其中一至两年是在英语国家完成，则需要提供语言成绩。
6 GRE
部分项目要求学生提供GRE成绩，我们建议如果学校没有明确说明不接受，都应该提交GRE成绩来提高自己的竞争力。
7 面试
近年来，个别学校的DS项目会安排线上面试环节比如康奈尔大学，希望进一步了解申请人的motivation。
美国BA专业推荐
Go to the university!
哈佛大学
哈佛大学的SM Data Science项目由Computer Science 和 Statistics 联合授课，开设在哈佛的 Arts and Sciences 学院下。项目时长3个学期，学生需要完成12门课程的学习。
项目不要求申请者的本科背景，但是从历届录取看，成功的申请者往往都具备自然科学，数学，或工程专业本科背景。
项目禁止学生提交GRE，也不要在申请资料中提及相关成绩。
哥伦比亚大学
哥伦比亚大学的M.S. in Data Science项目由文理研究生院统计系、傅氏基金工程与应用科学学院计算机科学系、工业工程与运筹学系联合开设。
项目鼓励任何有兴趣通过学习数据科学技能来提升自己的职业生涯或改变职业道路的人申请。在评估学生时，会考虑学生是否已经具备相关专业知识，包括：线性代数、概率/统计等定量课程，和Python、Java、C+ 等计算机编程的知识基础，这些基础知识可以通过MOOC学习。
项目不强制要求学生提交GRE成绩。
斯坦福大学
斯坦福大学的MS Statistics Data Science项目课程设置是基于现行的统计学硕士项目以及计算与数学工程研究所硕士项目的教学结构，致力于培养学生的数学、统计、计算与编程能力。项目通常为5个quarter学期。
课程课程包含五个领域：数理统计基础、实验课程、计算科学（软件开发和大数据计算）、机器学习方法及应用、实践课程和数据科学选修课。
项目偏重于编程和数学课程，建议申请的学生先修相关领域的知识。
宾夕法尼亚大学
宾大的Master of Science in Engineering (MSE)项目设置在 School of Engineering & Applied Science，Department of Computer and Information Science （ CIS ） 下。融合了机器学习、大数据分析和统计学等核心主题的前沿课程，学生通常可以在一年半到两年内完成。
该项目针对具有强大数学和统计能力以及一些编程经验的学生。项目不强制要求GRE成绩，可用GMAT替代GRE成绩。
杜克大学
杜克大学开设的Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)项目时长2年。
项目对于2022的申请者不强制要求GRE成绩，但是申请者需要提供一篇额外的essay来表明自己的领导力和团队合作能力，包括重要的领导经历；申请者作为领导者或团队成员所在的团队中产生的冲突和分歧，以及如何解决这些问题。
此外，学生还需要准备一个2分钟的视频，来描述你最希望使用数据科学解决的问题。
达特茅斯学院
达特茅斯的DATA SCIENCE MS项目是由工程计算机科学系和艺术与科学数学系联合教学。旨在培养学生在计算机编程、统计、数据挖掘、机器学习、数据分析和可视化方面的技能。学生需修满30学分。
该项目要求学生背景，专为具有职业背景或商业、工程、计算机科学、物理/生命/社会科学、数学、文科和教育本科学位的个人设计。项目要求提交GRE成绩。
康奈尔大学
康奈尔大学的MPS program in Applied Statistics项目以核心课程、深入统计分析项目和选修课程三部分为基础，学生可以选择将他们的研究生教育集中在两个领域之一:应用统计分析技术或数据科学，其中包括高性能计算、数据库和脚本。项目时长1年。
项目不要求项目背景，面向所有对商业、工业、政府或科学研究的专业职业感兴趣的本科生，但是建议大家具备Python, Java, C/C++, 或者 R的相关知识基础。不要求GRE成绩。
布朗大学
布朗大学的Master’s Program in Data Science (Master of Science, ScM) 项目主要目的是加深同学们对数据科学方法和算法的基本了解，涉及数学、统计学和计算机科学的相关知识，主要包括机器学习、数据挖掘、安全和隐私、可视化以及数据管理等方面的课程。
项目不强制要求学生的本科背景，但是强烈建议攻读该项目的学生至少需要完成一学年的微积分（MATH 0090和0100级别），一学期的线性代数（MATH 0520级别），一学期的概率和统计学（APMA 1650级别）以及编程简介（CSCI 0150或0170级别）。在线性代数、概率和统计以及计算机科学方面一项或多项未满足要求的学生也可能被录取。
项目要求GRE成绩。
乔治城大学
乔治城大学的Master of Science in Data Science for Public Policy（MS-DSPP）项目要求学生完成30 个学分才能顺利毕业。
该项目在数据科学和分析基础知识方面建立了强大的知识库和坚实基础，包括大数据和云计算、机器和深度学习、交互式和复杂的可视化方法、高级数据库、对象、算法和复杂性，文本挖掘和自然语言处理以及先进的数学和统计建模。
该项目没有先修课条件，但是申请者需要有大学微积分知识，且具有计算机科学、统计学和高等数学方面的技术技能。
项目要求GRE或者GMAT成绩，但是强烈建议大家提交GRE成绩。
南加州大学
南加大的Master of Science in Applied Data Science项目隶属于维特比工程学院下，其目标是培养具有各种背景的学生成为数据科学家。
该项目不强制申请者本科背景，但是希望学生至少具有较强的数据科学背景才能攻读该学位。未经计算机科学培训的学生将首先学习数据科学的基础知识，包括数据科学工具和技术等。
以上就是美国硕士DS项目的详细介绍，如果同学们有计划赴美读研究生，欢迎随时联系我们。
【竞赛报名/项目咨询请加微信：mollywei007】
