哈佛大学数据科学硕士

近年来，数据的生成和存储有了巨大的增长，为了充分发挥数据的潜力，各行各业聘请专业数据分析师使用技术手段将数据转变为有价值的信息。数据分析师在进行数据发掘和展现后，合理地将数据运用到评估并解决企业现状、竞争环境、风险评判和决策支持上。大数据带给企业的价值不容小觑，这也进一步增加了市场对数据科学家的需求。那么，何为数据科学？它和商业分析/统计类专业有什么区别？就业前景怎么样？申请难度高吗？美国哪些学校有数据科学专业？这一期即将为你揭晓。数据科学专业概述数据科学专业如下图所示，是由三个主要课程组成的交叉学科专业，这三个课程分别是数学统计，计算机科学和行业/商业领域知识。数据科学涉及到的领域也很多，包括了统计学、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，旨在培养学生收集、统计、整理、分析和挖掘数据的专业能力，致力于培养可以独立分析和解决问题的全能型人才。和数据科学一样，商业分析和统计专业都是以培养数据科学家为目标，那它们之间具体的区别是什么呢？我们可以从两大方面去了解它们的不同之处：定义和课程设置。01、定义Data Science 数据科学主要是通过挖掘数据，处理数据，分析数据，从而获得数据里潜在的有价值信息和技术的一门交叉学科。Business Analytics 商业分析是以商业知识为基础，数据分析为手段，从数据分析出发，从而达到以决策优化来创造价值和实现 Big Data 在商业应用的门新兴学科。Statistics 统计是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。可见，数据科学所围绕的核心就是数据，怎么挖掘，怎么处理，怎么分析都是数据科学家需要负责的工作内容。商业分析虽然也涉及数据分析，但它的核心工作还是利用数据去支持商业决策，分析以前、现在和未来的趋势，从而确认更佳的商业模式和途径。而统计学更多的是以数据分析为基础去推断和预测市场上的一些现象，比起其他两个专业更注重数学知识和能力。02、课程设置Data Science 数据科学一般开设在工程学院下，以计算机科学为基础，横跨了工程学，计算机工程和计算机科学领域，还包括机器学习，云计算和优化等领域的知识。总的来说，数据科学的课程是由50%计算机科学 + 30% 统计 + 20% 应用组成的。Business Analytics 商业分析一般开设在商学院下，以统计为基础，通过统计学底下的应用统计分支发展出来，也包括了一定的数据挖掘和回归分析的课程。商业分析在计算机科学领域的课程不会像数据科学那么多，是由40% 统计 + 30% 计算机科学 + 30% 商业知识组成的。Statistics 统计一般开设在文理学院下，以数学为基础，计算机科学的占比与商业分析差不多，但没有商业分析所涉及到的商业知识，所以主要还是由70% 统计/数学 + 20% 计算机科学 + 10% 商业知识/机器学习。数据科学专业就业前景随着对数据的需求和应用越来越多，数据科学的就业就业前景也变得越来越广。这里给大家看一组数据，是哈佛大学的Master’s in Data Science的学生毕业之后的就业去向。我们可以看到哈佛大学数据科学专业的毕业生所在的行业，包括了科技行业，投资/金融行业，创业公司，教育行业，政府机构，广告市场行业，咨询行业，娱乐行业，也有一些继续深造攻读博士学位。而他们所在的岗位，除了有我们经常听到的data scientist, data engineer, software engineer和data analyst, 也有proct manager, quantitative strategist等岗位，只要是数据相关的岗位，数据科学的毕业生基本都可以胜任。从数据里我们也可以看到数据科学专业毕业生起薪在$80,000-$140,000之间，这也是吸引很多学生修读数据科学专业的主要原因。数据科学专业申请要求数据科学的硕士申请可以说是热门专业里竞争最激烈的，这是因为数据科学本身对技术要求高，加上美国大学开设数据科学专业的并不多，但每年的申请人数非常多，这也加剧了该项目的申请难度。以下我们以纽约大学的Master’s in Data Science的申请要求为例详细解说，该项目一系列的申请要求基本适用于所有数据科学硕士项目。申请要求同样分为两大部分：硬背景 （专业要求，GPA要求，先修课程要求，标化成绩）和软背景 （实习，科研，竞赛，海外交流，校园活动，志愿者活动等）。专业要求图中蓝色框为该项目对于申请者的专业要求，该项目接受来自不同本科背景的学生，包括了统计学，计算机科学，数学，工程，经济学，商科，生物学，物理学和心理学。一般来说，计算机科学相关和理工科背景的学生申请数据科学会占一定的优势，因为他们在本科阶段已经累积了很多相关的知识与技能；如果你是商科背景但有着非常强的量化背景比如金工，申请数据科学项目也是可以的。GPA成绩要求图中红色框内容为该项目2017年的GPA录取数据，录取学生平均GPA为3.69，而他们成绩单上的分数也只有A和B。该项目也明确说明了如果你本科院校背景是less selective，他们会更加注重于你先修课程的成绩，确保你在该领域有足够的学习能力。一般申请前30的数据科学项目GPA成绩建议在3.7以上，前60的则需要至少3.3以上。先修课要求图中绿色和黄色框为申请该项目的具体先修课程要求，非常明确地说了申请该项目需要有很强的数学能力，编程经验以及计算机科学基础。具体的课程要求如下： 微积分I：极限，导数，级数，积分等。 线性代数 计算机科学入门（或等效的“ CS-101”编程课程）：对于计算机语言没有特定的要求，但是通常至少需要具有Python和R的学术和/或专业经验 微积分II，概率论，统计学，或者高级物理学，工程学或有大量数学内容的计量经济学课程满足其中之一该项目也具体说明了他们会优先考虑具有机器学习，计算统计，数据挖掘，大规模科学计算，运筹学（在学术或专业背景下）的申请人，以及优先考虑有超过上述数学和/或计算机科学最低要求的申请人。标化考试成绩标化考试分为语言考试和GRE考试。该项目对于GRE成绩没有最低要求，但往年的录取数据显示录取学生有平均167.58分的quantitative，157.36分的verbal和3.65分的analytical writing。对于托福成绩，纽约大学则要求最低100分，但也明确表示会更偏向更高的分数。想要申请前30的数据科学项目建议托福110+，雅思7.5+ 和GRE 325+/3.5+；前60的话则需要至少托福100+，雅思7.0+ 和GRE315+/3.0+。软背景在所有的软背景中，实习是申请数据科学项目最为重要的。工作经验/实习经历是你实际运用所学知识的机会，可以看出你在该专业领域的能力，有助于提升你在申请上优势。一般来说在申请之前最好拥有2-3段的相关实习经历。在选择实习的时候，一定要明白岗位优先的原则，先选择和申请专业符合的岗位，再来考虑公司的知名度。不要因为想要让自己的简历看起来高大上或者因为有大公司推荐信而盲目选择没有帮助的实习机会。数据科学专业院校排名美国开设数据科学的院校不多，和数据分析有关的商业分析和统计在前期已经为大家解说过，这里的数据科学院校排名则会结合一些学校的分析学项目，以供大家参考。

本期主角：罗艳琪“大家好，我是来自复旦大学管理学院2017级统计系的罗艳琪，今年申请国外统计和数据科学的硕士项目，陆续拿到了哈佛、康奈尔、卡耐基梅隆、芝加哥、帝国理工等学校的offer，哈佛是收到的第一个offer，因为哈佛是我一直以来的梦校，所以马上接了，整个申请季算是比较顺利的了，也希望大家都能去到理想的学校呀～”我的兴趣爱好挺多的，因为我给自己的人生寄语是“始终保持好奇，敢于尝试新鲜事物”，所以一直努力走出舒适区，尝试各种新事物。参加不同的活动也让我感到一种生命的鲜活感和满足感。我平时喜欢摄影，抓拍一些自然中转瞬即逝的瞬间，像校园的蜜蜂、跳跃的海豚、玩水的小女孩等等。之前去美国交流的时候爱上了冲浪和滑雪，然后上个寒假在家那边学习跳hiphop和健身搏击，这个学期在和朋友一起玩滑板和打乒乓球哈哈。Q：你的复旦生活关键词是什么？>>自由、多元化、成长复旦本身有一种“自由而无用”的氛围，复旦和管院都给我们提供了各种多元化的资源，我刚进来的时候就有一种被“滋养”的感觉哈哈。在这里可以尝试各种不同的事情，科研、实习、国际交流，和一群志同道合的伙伴去遥远的内蒙古大草原支教、一起参加创新创业大赛、学生会等等。在这个过程中，不断去尝试、去学习、去犯错、去成长。第三个关键词就是成长了，回顾我这大学本科快五年的时光，感觉自己确实变化了很多，也成长了很多，从大一转专业到管院，到后来选择统计学专业，再到研究生往数据科学方向申请，中间也尝试了一些别的方向，不断地试错，最后找到了一条属于自己的路。当然大学的成长不光是专业知识上的，还有思想上的蜕变、眼界的开阔和人际交往等各种软性能力的提升，只要认真活好每一天，每天进步一点点，相信大家在复旦历练四年后，都能实现一场华丽的蜕变。Q：在复旦经历了哪些“最时刻”？>>最快乐的时刻是课余躺在光草上晒太阳。有时候下午阳光很好，在草坪上躺着暖暖的，尤其是三、四月份光华楼前的樱花开了，非常漂亮，有很多同学在那里拍照，也有坐在长椅上看书的，还有像我这样躺在草地上休息的，内心的杂念和烦恼仿佛都消失了，非常舒适和快乐。躺一会儿又能量满满地去上课，仿佛光草给了我满满的力量哈哈。>>最纠结的时刻应该是疫情期间思考是保研还是出国，因为全球疫情、中美关系等种种不确定性，对于未来的选择很纠结，身边很多人建议我保研，但是因为从大一开始就希望能出国读个硕士，趁年轻多去外面看一看，培养一些国际化的视野，同时心中从小也有着哈普耶这样的名校梦，因而最终选择了放手一搏，当时也已经做好最坏的打算了。>>最有成就感的时刻和艺术体育表演队的伙伴们一起通过努力训练，代表复旦赢得了上海市学生阳光体育大联赛自选花球第一名的时候。因为比赛前高强度的训练拉伤过韧带，但不希望影响大家的整体表现，咬牙坚持了下来，拿到冠军的一刻，大家都很激动，感觉一切都值了哈哈。Q：怎样让大学生活有意义？从我个人观点来看，要让大学的生活更有意义，可以充分利用好学校给我们提供的宝贵资源，走出舒适圈，多去探索一些新的领域，尝试一些新的事物。大学是一个试错成本极低的阶段，所以可以多参加一些学术活动，听一些讲座来找到自己真正的热情和追求；可以多参加一些感兴趣的社团组织，也许就能结识终身的好友；也可以积极参加社会实践和志愿活动来发光发热，实现自己的价值；还可以培养一些新的兴趣爱好，也许它们能在困境中带给我们很多欢乐。大学里有很多事情看似和升学以及未来发展没有直接的联系，但是多去尝试和学习，说不定能对我们的思想进行启迪或者让我们更加了解自己，从而让我们终身受益。大学是极其自由的，我们有很多的平台和机会，活在当下，去拼搏、去努力，每天都能有所收获，这样毕业的时候回顾整个大学生活，也能不留遗憾地画上句号吧。来源：复旦大学管理学院

大数据其实是交叉型学科，在美国大学一般都属于数据科学、数据分析专业，大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识。数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，很多机构都需大数据项目来做创新驱动。课程设置：核心课程有 (以哥伦比亚大学数据科学项目为例)：统计和计算机课程l Introction to Data Sciencel Computer Systems for Data Sciencel Machine Learning for Data Sciencel Algorithms for Data Sciencel Probability Theoryl Probability Theoryl Exploratory Data Analysis & Visualizationl Statistical Inference & Modeling选修课可选范围比较广泛，包括l Translational Bioinformaticsl Topics in Computer Science: Applied Machine Learningl Topics in Computer Science: Causal Inference for Data Sciencel Topics in Computer Science: Elements of Data Science: A First Coursel NLP: Computational Models of Social Meaningl Topics in Computer Science: Projects in Data Science: A First Coursel Topics in Information Processing: Big Data Analytics就业前景：单说国内就业的话，除了传统BAT等大厂，像外卖行业的美团、旅游业的携程等等，各行各业只要有客户数据积累的方面都离不开大数据支持，月薪研究生大概在20K-3K之间吧，做几年之后能涨到40-50K，基本是互联网技术人员的顶薪阶级了。如果在美国就业的话前景更好，美国的媒体行业比较发达，例如在美国最大的媒体公司NBC Universal和体育公司MLB做data science，这些传统公司现在很需要会处理数据或者“大数据”的技术人才，但是选校的时候注意地理位置，美国各州发展差别很大，尽量选择加州、纽约的学校，校内实习就业推荐比较多。大数据专业院校推荐及申请要求：1、哈佛大学专业名称：SM Data Science课程长度：1年专业背景：自然科学，数学，或工程专业学士学位工作经验：无注：不接受GMAT代替GRE，不接受IELTS代替TOEFL2、哥伦比亚大学专业名称：MS in Data Science课程长度：2年专业背景：定量课程 (微积分，线性代数等);计算机编程工作经验：许多学生有工作经验，但不是必须的3、斯坦福大学专业名称：M.S. in Statistics: Data Science课程长度：5 Quarters(1年3个Quarters)专业背景：较强的数学和计算机背景工作经验：最好有但不强制注：不接受GMAT代替GRE，不接受IELTS代替TOEFL4、杜克大学专业名称：Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)课程长度：2年专业背景：欢迎任何年龄和背景的申请人, 包含(但不限于) 应届定量学专业学院毕业生, IT领域工作数年的数据库工程师, 想要将数据科学融入联邦或地方办事处的政府专员, 以及想将数据挖掘融入研究技能的新闻工作者。工作经验：许多学生有工作经验，但不是必须的注：每年大约招收25-35个学生5、布朗大学专业名称：Master's in Data Science课程长度：one academic year plus one summer专业背景：先修课要求为1年的微积分，1学期的线性代数，1学期的概率与统计，编程。我们也承认在线性代数、概率统计和计算机科学中未达到一个或多个最低要求的特殊学生。这四个部门(数学、应用数学、计算机科学和生物统计学)将在第一学期前的棕色夏季课程中为这三个主题中的每一个提供合适的课程。.工作经验：不要求，但最好有

在如今的大数据时代，人类社会所拥有的数据每天呈指数倍增长，人们对数据的关注也可谓前所未有,越来越多的人投身于研究、分析数据，并把数据作为重要的决策参考依据。在这种时代背景下，数据科学（Data Science）专业应运而生。美国名校也纷纷开设了数据科学硕士项目，申请的竞争激烈程度也一年更比一年高。今天，我们就挑选几个Tier 1 的DS项目进行具体的解析吧！01 哈佛大学 数据科学虽然哈佛大学MSDS项目是2018年才开的新项目，但毕竟是哈佛，毫无疑问也是神级项目，第一届就只有5%的录取率（70/1400）……项目隶属于Institute for Applied Computational Science (IACS)，由哈佛数学系和cs系联合办学，这也和DS的专业属性一致。IACS下还有个Computer Science and Engineering（CSE）硕士项目，DS因为近几年比较热门，申请激烈程度超过了CSE。申请上如果是美本，会非常看GPA，录取的同学中很多都是3.9+；如果是陆本则会比较看出身，基本是顶级985院校+专业第一这种，并且基本都有科研经历。录取率上目前维持在8%-9%，和哈佛本科录取率持平。02 宾夕法尼亚大学 数据科学宾大数据科学UPenn MSE in Data Science （DATS）也是个新开的项目，18fall开始对SEAS内部招收transfer项目学生，19fall才放开招生。课程为期1年半或者2年，共包含10节课（2门Foundations、3门Core以及5门Technical & Depth Area选修课）。基于宾大工学院的优势，课程不仅融合了DS核心知识，还涵盖机器学习、大数据分析和统计学等内容，更重要的是选课自由度很大（1/2的课程是选修课已经很不容易了），而且提供的选修课在DS应用领域的广度也很够，算是DS项目非常全的了。同时宾大的workload非常大，因此项目非常适合有科研兴趣的成绩好的学生，有很多机会跟着导师做Thesis/practicum（但真的要high proficient student）。项目不算大，招收人数30-40人左右，其中60+%是中国学生；就发的录取来看陆本录取的几乎都是清北华五级别的top学生，而且宾大非常看重GPA，几乎都是3.8+/3.9+；建议大家在第一轮就提交申请。03 卡耐基梅隆大学 数据科学CMU MCDS计算数据科学项目隶属于CMU SCS计算机学院，也是第一梯队的神校神项目，就业导向，可以选择1.5年到2年毕业。这个项目的前身其实是 MSIT in Very Large Information Systems（2004），所以也没有特别specialized DS，还是更CS的。课程设置比较成熟了，第一学期四门DS基础课，第二学期在以下3个track里选其一（申请sop里建议选好track）：system系统方向（侧重databases, distributed algorithms and storage），analytics分析方向（这个最前沿DS，侧重ML/NLP等），Human-Centered DS方向（ds的跨学科应用）。常规的capstone project和internship也都有。剩下的选修课相对自由，可以在SCS里选，有很多“神课”，也是非常值得的了。作为CMU计算机神校的毕业生，大部分进FLAG大厂，除了SDE，也会有一些NLP的岗位。项目规模在60+，录取率在3%-5%，中国学生比例高，基本是cs/math背景，GPA3.8+；同时比较看重学生的科研经历，陆本录取一般除了硬件指标之外，基本都有美国暑研经历。04 西北大学 分析学西北大学分析学隶属于McCormic工程学院，2013fall是第一届。项目为期15 个月（5个quarter），虽然名字是Analytics，但实质是按照DS方向进行课程设置的。课程涵盖了硬核的大数据处理方法，包括从数据挖掘、数据分析到数据可视化等全过程，也包括了其中的数学统计模型与机器学习算法，以及对学生进行深度的OOP编程训练。除了上课coursework以外，项目还有一个贯穿3个学期的instry practicum、一个暑期实习、以及一个最后10周的capstone project，非常就业导向；从项目创办以来，3个月内就业率一直维持是100%。每届class size维持在 40 人左右，应届生比例大概50%，平均工作经验在1.5-1.5年；申请接受GMAT，偏好理工科背景，商科比例相对较少。从官网给出的student background看，中国学生比例还可以，10个左右，美本居多，陆本应届生屈指可数（20届陆本南开/上财/上交各录取了一名学生）。05 纽约大学 数据科学NYU DS现在属于纽约大学数据科学中心CDS，是第一个开设全美DS PhD和本科的学院，可以说在DS领域是标杆一样的存在。仰仗着NYU Courant在数学和计算机领域的优势，CDS的师资力量和学术资源优势不用多说，再加上纽约的地理位置优势，自然更加热门。项目正常是2年毕业，课程设置非常完善，完全按照Data Scientist的职业方向在培养，数学、统计、计算机、ML算法等基础课和硬核课程都兼而有之，还有细分track的选择：NYU 的NLP很强，还有跨学科的Data Science Physics/ Data Science Biology/ Data Science Biology；就业导向的话，还提供了instry concentration，有cpt。高质量的课程设置，纽约地理位置，业界认可度，也是NYU DS实习高上岸率和毕业生留美高就业率的保证。就业方向很广，金融/科技/咨询等等都有。此外，CDS是有DS的PhD的，现在也越来越多的Data scientist岗位需要PhD学历，所以有意向读博的学生也方便套磁教授，也有summer research的机会。从数据看，真正读博的还是少数。申请的话，属于tier1 的项目，size不算小（100+）。20fall录取来看，bar略有放松，但还是很难的。数学/CS背景比较多，其他专业背景也可，商科/物理/生物/工科等都有。中国学生挺多的，美本多于陆本，都是高三维。有具体的先修课要求。06 芝加哥大学分析学开设于2014年，之前隶属于Graham School ，在芝加哥downtown校区上课；20fall开始宣布设立在物理学院下（项目网址虽然还在graham，但申请页面已经在Physical Sciences Division下了），课程设置上也相应地做了一些改动。共包含12节课，还有一个capstone project，整体还是属于比较tech的BA项目，因为应用在business context为主。之前有春秋季，现在春季只给pt了。就业方面每年提供2次career fairs，与会公司主要都是数据分析向的，还有各种company inform session，其他各种配套就业服务也都比较完备。因为以有工作经验的学生为主，加上location 也好，学校的官方统计是75%的学生在毕业时就找到了“新”工作，没有具体就业率的数据。往年看重工作经历，陆本学生也不多，但20fall扩招明显，应届生录取案例还是有不少的，整体仍以美本为主，建议背景：优秀的数理背景，325+，3.6+。07 哥伦比亚大学 数据科学哥伦比亚大学数据科学项目严格来说属于数据科学研究院Data Science Institute，粗略来说，也就是属于工学院的。14年开的，算比较早的了，经过这么多年的发展，也越来越成熟了。项目正常1年半，课程也是典型的DS课程（数学+统计+计算机）；选修课也有一些FE/OR/CS/统计的课程可以选，可以满足学生的需求。哥大的师资也首屈一指，都是相关研究领域的大牛。Career services就是一惯的哥大工学院作风，“放养型”。但靠着哥大的课程训练，纽约的地理位置优势，以及哥大的校友网和学校reputation，就业还是非常不错的。就业方向有部分转码sde，也有各个领域的DS/DA工作，因为纽约地理位置的关系，进金融/咨询/科技公司的居多。如果就业目标是算法工程师的话，可能更建议申CS专业。哥大DS毫无疑问是非常热门的数据科学项目，毕竟大家都有哥大梦。项目比较大，100+，建议本科有不错的统计课、编程课的背景。3.5+/325+/105+的标化也只是必要不充分条件。哥大也比较看重本科名校背景，陆本基本都是中游985或专业强势的院校（比如北邮）。最后，再给大家预测一个“明年”会跻身Tier 1的DS项目~加州大学洛杉矶分校 MEngUCLA MEng是21Fall新开的1年制就业导向的项目，官方预期第一年招生50人左右，但是，22fall 会扩招到 100，23fall 会150,24fall 会200。凭着ds的热潮和UCLA 的title，预测明年会申爆了。项目一共分了人工智能/自动化系统/数据科学/数字医疗技术/绿色能源系统/转化医学六个方向，Data Science 是下属的一个分支方向。数据科学领域的学习目标是使学生具备理解大数据所需的实用工具和理论知识，比如Python、深度学习、高级概率推理工具和分布式计算系统(如Sparks)。DS课程将侧重于统计、数据挖掘和分析、机器学习、分布式和并行系统来理解和分析大量的数据。此外，MEng 项目整体是往engineering manager方面培养的，也会有一些工程项目管理方面的课程，leadership/communication等等（所谓软课）。虽然只有一年，但也包括了Capstone Project。申请上官方要求理工科背景（engineering discipline, computer science, mathematics, physics, chemistry）。以上就是今天关于美国Tier 1数据科学项目的介绍啦~如果大家还想了解更多美研信息，欢迎关注围脖@美研老阿姨Eva。END

近几年，大数据为各个领域带来了全新的变革，人们的生活已经和大数据紧密相连。麦肯锡曾说过：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”随着大数据被各类企业广泛使用，这一行业的薪资也水涨船高，数据分析师的招聘薪资中可窥一二。此外，大数据还是是朝阳产业行业。根据权威数据调研机构报告显示，到2025年中国数据人才缺口或将达到200万；中国商委会数据分析部的统计显示：未来中国基础性数据分析人才的缺口将达到1000万+。https://www.veer.com/如果未来想要从事这一行业，在最初择校时就要慎重考虑院校和专业，大数据学科其实分支很多，如材料数据科学、医疗大数据、工业大数据、金融大数据等。以美国院校为例，大数据和人工智能的火热、加上美国研究生申请时允许跨专业申请，使得理工科的学生纷纷转去申Computer Science或Data Science或者金融工程和金融数学；文商科的学生则更多的把目光投向了商业分析Business Analytics领域。美国大学也在顺应社会和产业的需求，推出新的专业。自2007年美国北卡州立大学开设了第一个与此相关的硕士项目–M.S. in Analytics之后，Data Science 则兴起于2013年以后。自此有越来越多的大学推出了以数据分析为核心的硕士项目。接下来请和新姐一起在数据时代里遨游，梳理哪些学校是时代的宠儿。神级1：Harvard University （2020年可以无GRE申请）专业名称：Data Science；排名：综排2、DS专排6；申请要求：T80、IELTS（DS不接受）、GRE：N；截止时间：12.15官网链接：https://gsas.harvard.e/programs-of-study/all/data-science新姐点评：1：哈佛大学的Data Science 开设的历史不是很长，由CS系和统计系合作开设。天生自带的光环使得他一直位于录取的神坛；2：梳理往年录取学生背景非常多元，物理，金融，计算机等等都有，国内学校多来自清北；4：DS的研究领域：统计建模、机器学习、海量数据集的管理与分析、数据获取等；5：哈佛大学的DS专业选课相当自由，学生可以选择CS、Machine Learning、甚至quant finance领域的课程。还可以在MIT修读课程；6: 2020年申请可以不递交GRE；2：New York University专业名称：Data Science；排名：综排30、神级项目；申请要求：TOEFL：100、IELTS7.0、录取平均分值：Average GRE Quantitative: 166.96Average GRE Verbal: 155.99Average GRE Writing: 3.72GPA 3.75截止时间：2.4官网链接：https://cds.nyu.e/masters-admissions/新姐点评：1：NYU 数据科学中心（Center for Data Science）提供，有非常强大的教学资源和就业资源。该专业的重点是开发数据科学的新方法。2：申请时需要提供的先修课：微积分1/2，线性代数、计算机编程（编程语言比如Python、R）统计等；3.：属于STEM专业、有3年的OPT期。4：数据科学理学硕士课程是为具有高度数学，计算机科学和应用统计学背景的学生提供的一种选择性很高的课程。录取专业背景多为：统计学，计算机科学，数学，工程学，经济学，商业，生物学，物理学等专业。次神级1：Columbia University（2020年可以无GRE申请）专业名称：Data Science；排名：综排3；申请要求：TOEFL：99、 IELTS6.5、 PTE Academic test、 Duolingo English Test119、ITP；截止时间：2.15官网链接：https://www.gradengineering.columbia.e/graate-admissions/application-requirements 新姐点评：1：属于常青藤院校的哥伦比亚大学地处曼哈顿有着绝佳的地理位置。对既想接受世界一流的教育又想体验华尔街的生活节奏的学生来说，哥伦比亚大学是不二的选择；2：在工程与应用专业学院下的数据科学专业由数据科学所提供，于2015年开设，总共30个学分，时长9+months、无论文要求。3. 课程设置偏向于计算机和统计学，cs核心是算法以及并行计算系统，stat上是统计推断、机器学习，其余还有探索性数据分析和可视化。4：申请材料：Official transcript copies from every post-secondary institution attendedThree recommendation lettersOfficial Graate Record Examination (GRE) General Test Scores* (optional for Spring and Fall 2021 applications)Personal statementResumé or Curriculum VitaePublications (optional)An interview may be requested$85 non-refundable application fee5：先修课程：定量课程（微积分、线性代数）、计算机编程6：属于高排名里面，背景优秀的学生应该去冲刺的学校（GPA3.7，GRE325，有不错的科研或者实习）7: 哥大的整体就业偏向与金融相关的行业，DS也概莫能外。金融行业有大量与数据分析/机器学习相关的工作岗位。8：2020年申请可以不递交GRE学术帝级1：Georgetown University专业名称：Master of Science in Data Science and Analytics排名：综排23；申请要求：T 105、IELTS：7.5、GPA3.0、GRE；截止时间：12.15 1.15官网链接：https://analytics.georgetown.e/#_ga=2.24447290.1226692769.1600096367-1440160689.1585672418新姐点评：1：分析硕士-数据科学方向开设在文理学院。2. 2015年开设，2016年招生（计划30-35人、17年40-45人、188年50-55）。招生规模逐年递增。3：修读30个学分、16个月 、属于STEM。4. 申请时不限专业背景，但有课程要求（多变量微积分、线性代数、基于微积分的统计信息、数据结构、算法分析和统计、R或Python编程语言）5：在录取后的暑假参加一个3分的在线课程、学习R、Python或相关课程 由于开设的学院和学校特点不同，各个学校的不同项目又各有侧重。在选择项目前要仔细思考未来的对自己的就业蓝图的规划是什么样的，在就业蓝图中有什么样的技能是必备的……我们多项结合选出最适合自己的那一款。由于篇幅有限，新姐就不一一对DS所有学校进行点评了。另外由于今年COVID-19的影响很多学校取消了对GRE的要求，新姐也对今年的新变化做了整理归纳。感兴趣同学可以私信新姐进一步了解哦！

当然很有必要！！！以后做数据科学家还是要系统学习一下，我们不妨来看看数据科学家是做什么的？自己获取数据；可以创建，修改和利用原始数据；需要具有出色的编程技巧。数据科学是一个包含数据分析的复杂领域，但也包括AI和机器学习。DS所需技术技能数据科学是多个领域（包括编程，生物统计学和经济学）以及各种科学技术的结合。为了让大家更详细地了解DS所需技术技能，下面详细介绍：1.机器学习机器学习是数据科学领域中一个正在发展的子专业，因此您必须让人类有大脑将他们的记忆铭刻在上面。在这些存储路径的帮助下完成了某些重复的过程。尽管机器中装有存储设备，但它们不能独自使用它们来进行决策。如果教导机器表现得像人一样怎么办？机器学习是一个相对较新的现象，代表了数据科学对此古老假设的回答。借助机器学习，计算机可以自己获取数据并独立进行操作。2. 高级统计分析统计学是在数据科学领域广泛应用的数学分支。可以使用统计数据解决复杂的业务问题。它不能用作独立的主题，而是与工具（Tableau和Power BI）和编程语言（STATA，R和Python）结合使用。如果您需要提高统计技能，可以在线获得一系列统计训练营。3. 编程技巧数据科学家必须精通编程。Python和R是数据科学领域中首选的两种编程语言。具有这两种编程语言的动手经验可以使分析和处理数据的任务变得更加简单和容易。下面详细介绍一下英国和美国开设数据科学的学校及申请条件，如果大家想要了解具体学校的项目时长、专业分支、往年录取数据也可以联系时代兴华留学咨询。英国开设数据科学学校:伦敦政治经济学院LSEMSc in DataScience 数据科学课程旨在让学生能够应用先进的数据科学和统计方法来调查现实世界的问题。核心课程将为学生提供数据科学，计算技术和统计分析，数据挖掘等一些基本理论。入学要求:学术:中国TOP35位大学，平均分85%以上雅思:7.0(R/L6.5;W/S6.0)华威大学华威大学作为英国国家数据科学研究所Alan TuringInstitute数据分析研究的领导者，并且与纽约城市科学与进步中心New York Centrefor Urban Science and Progress合作。有2个与大数据相关的专业:(1)MSc in Data Analytics 数据分析(2)MSc in Big Data and Digital Futures大数据和数字期货伦敦国王学院Big Data in Culture & Society MA 大数据文化与社会该专业开设在Department of Digital Humanities数字人文学院，本课程将吸引有前瞻性的对新兴趋势感兴趣的学生，他们认识到数据科学家和分析师需要具有领域专业化和批判性见解相结合。将大数据链接到文化，法律与伦理，地理，公共卫生和社会生活。埃塞克斯大学(1)MSc Applied Economics andData Analysis 应用经济学与数据分析(2)MSc Finance and Data Analytics 金融与数据分析雷丁大学MSc InformationManagement – Big Data inBusiness 国际管理(大数据管理)开设在Henley Business School (Faculty)亨利商学院，雷丁大学亨利商学院是享誉欧洲和世界的商学院。入学要求:学术:相当于英国二等一荣誉学士学位，平均分80%-85%，对专业背景没有严格限制雅思:6.5(5.5)University of Bath 巴斯大学MSc Data Science数据科学硕士专业，可提供额外实习1年的机会，学校会帮助学生找实习。该专业旨在培养学生数据科学理论和实践方面的坚实基础，学生有机会学习具有City University London 伦敦城市大学City伦敦城市大学MSc Data Science数据科学硕士专业，提供额外实习6个月的机会。该专业经由BCS, The Chartered Institute for IT英国计算机协会IT特许机构认证，侧重于数据技术，机器学习、大数据、神经计算、视觉分析、研究方法与专业问题等Royal Holloway 伦敦大学皇家霍洛威学院MSc Data Scienceand Analytics数据科学与分析硕士专业该专业旨在培养学生处理、分析各种领域数据所需的实践技能，为学生将来从事大数据领域职业做好准备。QM伦敦玛丽女王大学MSc Big DataScience大数据科学硕士专业学生可额外选择实习1年，该专业目的是教授学生大数据分析的基本统计性工具(如机器学习)和技术性工具(如云平台、Hadoop等)，QM和IBM及其他顶尖IT企业有战略合作关系。美国国开设数据科学硕士学校列表：:■ 2 Harvard University 哈佛大学Graate School of Arts and SciencesMaster of Science in Data Science■ 3 University of Chicago 芝加哥大学Graham School of Continuing Liberal& Professional StudiesMaster of Science in Analytics■ 5 Columbia University 哥伦比亚大学① Institute for Data Scienceand EngineeringM.S. in Data Science② School of Professional StudiesM.S. in Applied Analytics■ 5 Stanford University 斯坦福大学School: Department of StatisticsMaster of Science in Statistics: Data Science■ 11 Johns Hopkins University 约翰霍普金斯大学Whiting School of EngineeringMaster of Science in Data Science■ 11 Northwestern University 西北大学McCormick School of Engineering andApplied ScienceM.S. in Analytics■ 14 Cornell University 康奈尔大学① School of Operations Research &Information EngineeringMaster of Engineering-Data Analytics② School: Department of StatisticalScienceMPS in Applied Statistics （Option II: DataScience）■ 20 Georgetown University 乔治城大学Graate School of Arts and SciencesM.S. in Analytics■ 21 University of Southern California 南加州大学Viterbi School of EngineeringMS in Computer Science – Data Science■ 25 Carnegie Mellon University 卡耐基梅隆大学School of Computer ScienceMaster of Computational Data Science （MCDS）■ 25 University of Virginia 弗吉尼亚大学Data Science InstituteM.S. in Data Science■ 30 New York University 纽约大学Center for Data ScienceMaster of Science in Data Science以上，希望对大家出国留学有所帮助，更多出国留学问题可以咨询时代兴华留学。

按照惯例，The Harvard Crimson（《哈佛深红报》）每年都会针对大一新生和本科毕业生进行一次匿名的问卷调查，调查内容涉及学生的毕业规划、学业表现和校园文化等多个方面。近日，《哈佛深红报》依照惯例发布了2019年关于毕业生的调查结果——The Graating Class of 2019 by the numbers。据悉，此次有近一半毕业生（约717名）参与了调查，数据可信度高。1. 在校专业分布数据显示，2019届的哈佛毕业生，40%学习社会科学相关专业，26%学习自然科学相关专业，18%为工程和应用科学，16%为艺术和人文类专业。在毕业班中，最受欢迎的五个专业是经济学、政府学、计算机科学、心理学和社会研究。社会科学是个大的分类，其中包含传播学、新闻学、历史学、英语、外国语言文学、人文与科学、政治学、社会学……等细分专业，其中传播学、政治学、英语都是美国留学的十大热门专业之一。自然科学包含了生命科学、生物学、化学、地质学、地球物理学、数学、统计学、物理学、天文学……等细分专业，其中生物学也是美国留学的十大热门专业之一。2. 在校成绩表现GPA是衡量学生在校表现的一个硬性指标，哈佛毕业生的GPA可以优秀到什么程度？据调查显示，2/3的毕业生的GPA高于3.67分，相当于A或更高。其中，近一半毕业生GPA超过3.8。只有8%的毕业生GPA低于3.33，可以说真的是学霸大学！哈佛毕业生的优秀，与招生的严格要求分不开。哈佛大学校长德鲁福斯特（Catharine Faust）曾说：招生时，除了学术分数，哈佛还注重学生课堂之外的表现，考察他们的兴趣爱好、品格，是否在某些领域或社区中做出过贡献，还要看他懂不懂展示自己。正是因为这种对于申请人的高标准、严要求，每个哈佛大学的学生都习惯于一种非常竞争激烈、充满激情、忙碌的生活方式。因此，哈佛毕业生在未来的职场上也表现出非常高的适应性。3. 毕业后方向据调查结果显示，2019届哈佛毕业生选择直接就业的占64%，选择深造的占24%，尚未决定的占10%，旅行看世界的占2%。而选择就业的毕业生，与过去几年一样，大多集中在三大领域：18%在咨询行业就职、17%在金融业工作、14%将从事科技行业。男性从事咨询、金融和技术工作的都高于女性，分别为57％、58％和54％。相比之下，80％女性从事健康行业， 62％的女性从事学术研究， 64％的女性从事教育工作。4. 就业地区选择大多数被调查的毕业生选择前往沿海地区就业，最受欢迎的是美国东西海岸，有23%的毕业生表示将前往纽约工作和生活，约有21%选择前往麻省，14%选择前往加州。这些地区名校云集，就业机会也相对丰富。以加州为例，硅谷这个高新科技区每年提供众多实习和就业的机会。5. 就业薪资分布哈佛毕业生的薪资，用《哈佛深红报》自己的话来说——“much more than the average recent graate in the United States”（远比美国大学毕业生的平均数高）。一般的美国大学生刚毕业的工资大约是 4.8万 美元，过半的哈佛毕业生的工资超过 7万 美元（约合49万人民币）， 12%的毕业生第一年的薪水将会在11万美元及以上（约合77万人民币）。其次，性别差异依然存在。与往年一样，男性的薪水普遍高于女性。16%的男性工资将超过 11万美元，而女性只有7%；63% 的男性工资超过 7 万美元，女性为 43%。总结有意向出国留学的朋友，可以从哈佛毕业生的数据报告，看出美国最好大学本科生的人生规划、毕业走向、就业趋势，并以此作为参考好好规划自己的留学生涯。

无论是不是要去留学，近期大家都很关注美国的疫情发展状况，除了惊人的人数飙升，还因为被不断曝光出来的政客间扯皮，以及某普的嘴炮不停......槽点太多，在此小编不多做论述。而在各类信息中想必大家都发现了，在说到美国的疫情发展时，往往引用一所大学的数据，说到采取的抗疫措施时，发布的也常是这所大学的研究成果。没错！它就是在当下特殊时期几乎替代了美国疾控中心（CDC）角色的约翰·霍普金斯大学。约翰霍普金斯做的事真不少，除了被广为热议的实时病例更新图，还包括开发线上数据系统、研发检测试剂等。今天小编就来盘点一下这所大学的真实实力，以及在医学院之外，还有哪些值得申请的研究生项目。约翰霍普金斯大学（Johns Hopkins University，简称“JHU”）是全美第一所研究型大学，也是一所全球规模的私立高校。学校有九所学院，其中五所提供180多项研究生课程，而这五所研究生院在全美都是一流水准。彭博公共卫生学院全球排名第一，教育学院、惠廷工程学院、医学院和皮博迪艺术学院也广受好评。目前学校有26,152名学生，但本科生只有6064名，也就是说，研究生才是JHU的主体。相关排名情况：2020USNEWS全美综合排名： #10ARWU全球大学学术排名： #16TIMES世界大学排名： #12QS世界大学排名： #24科研实力从学生规模就可以看得出来，学校非常重视研究生这一方面的教学。但重视绝不仅仅是说说而已，毕竟该校有着别家大学难以匹敌的发展优势——最被广为人知的就是有钱，且自始至终的有钱。科研资金在建校之初，那个在哈佛留学一年也就花300刀的时代，JHU就获得了当时美国最大的一笔捐赠——700万美元，这奠定了学校雄厚的资金背景。在此基础上JHU创新授课方式、优化师资、高标准招生，更是让学校实力不断上升。有钱有实力才能搞好科研，科研搞得好又越有钱，这些年美国国家科学基金会、卫生研究院、航空航天局、国防部......多方大佬砸钱支持JHU发展，使其三十多年以来都是全美科研经费最高的大学之一。招生政策说到对学生质量的把控，JHU曾因废除“传承录取”制度而在当地一众高校中显得尤为独特。废除“传承录取”即不再优先录取校友子女或后代的申请者，这一举动使得学校获得了更高质量以及更多样化的学生群体。全球辐射JHU有着“全球视野”。主校区位于马里兰州巴尔的摩，分校区辐射华盛顿特区、中国南京、意大利博洛尼亚等，能够充分调动多地资源，且校友遍地走，人脉全在手。强势专业领域提到约翰霍普金斯，首当其冲就是它在医学与护理上的顶尖实力，傲视群雄与哈佛医学院不相上下。但实际除了医学，JHU的工程系也非常厉害！最近大家非常关注的美国疫情数据平台就是JHU的工程与系统科学中心（CSSE）所创建的（背后是土木工程系副教授和两名中国博士生开发运行）。接下来小编就详细解析一下JHU的强势专业领域。工程学院JHU的惠廷工程学院全美排名17位，下分14个系，涉及多方向研究，包括航空航天工程、生物力学、计算机集成手术和机器人技术等，每年学费平均55,850美元。工程学院的研究生也可以参与到其他学院例如皮博迪学院、凯里商学院和彭博公共卫生学院的课程和科研，进行跨学科的学习。（工程学院部分专业排名）学院全日制硕士研究领域包括： 应用数学与统计、生物工程创新与技术、生物医学工程、化学与生物分子工程、土木工程、计算机科学、数据科学、电气与计算机工程、材料科学与工程等。可以看到，设置的很多工程专业都存在与医学的交叉领域。除了两年制的课程，同学们还可以选择以下重点领域之一，在一年内完成MSE学位：生物医学数据科学计算医学基因组学与系统生物学影像与医疗设备免疫工程神经工程转化细胞与组织工程在工程学院乃至整个约翰霍普金斯，生物医学工程的热度和申请难度可以说是最高的。学生们主要研究目前世界急需的医疗手段和设备，从概念设计到原型开发，最终实现其商业化。工程学院录取数据：硕士申请人数：6,394录取人数：2,661总录取率： 34%硕士录取率： 41.6％平均GPA： 3.4平均GRE： 155+166+3.7医学院约翰霍普金斯的医学院是学校的金字招牌，代表了美国医学研究的最高水平。设置的专业常居全美前三。（医学院部分专业排名）教学强调课程与临床实践的结合，定期会进行侧重模拟和高级技能学习的特殊课程。所有学生都被划分为Nathans，Sabin，Taussig和Thomas的四个社区，每个社区都有顾问来指导学生完成医学院的课程、研究以及后期的职业选择。学费每年平均54,900美元。医学院录取数据：申请人数：4,297录取人数：256录取率： 6%平均GPA： 3.94MCAT中位数： 521从上述两个学院的录取情况来看，JHU的入学竞争十分激烈，录取者们的在校绩点和标化成绩往往都很高。除此之外，申请还需要成绩单、GRE等标化成绩、 三封推荐信、目的陈述、语言成绩（ 托福100以上）等研究生院的普遍要求。需要注意的是，申请医学AI领域的学生不需要GRE分数，另外当前隶属于约翰霍普金斯大学医学研究所的医学实习生不需要推荐信。就业与薪资当我们在讨论高薪行业或者职位的时候，永远少不了各种工程师和医生。作为一所工程和医学都很强的大学，JHU的毕业生工资高也就非常的理所应当。根据emolument的数据显示，博士生可以获得145,000美元的薪资，即便不是热门学位，工资也很容易超过85,000美元。根据美国教育部大学计分卡以及财政部的数据显示，毕业十年后，JHU的学生平均收入比全国中位数高150％。代表专业领域的顶尖水准，且学校设立专门部门为各学院学生提供实习和就业机会，这样的情况下JHU的就业率非常有保障，短期内93%的学生就能够迅速获得职位。约翰·霍普金斯大学作为一所开创了很多先河的美国大学，教学质量无疑是顶尖的，但 谁能想到，受到如今这般广泛关注是因为这场席卷全球的疫情。无论如何，有实力的学校不会被埋没，同学们也不要错过哦。美国留学定位选校想试试以自己的个人成绩能申请到美国什么层次的大学？可以使用留学志愿参考系统（如下小程序）一键定位。使用方法：把你的GPA、托福/雅思成绩、专业名称、院校背景（211/985/双非）等信息输入到留学志愿参考系统中，系统会自动从数据库中匹配出与你情况相似的同学案例，参考他们的案例对比一下自己的情况，这样子就可以对自己进行精准的定位。

美国留学一个地区的教育水平跟当地经济发展、就业环境是紧密联系的。一方面，好的商业环境能够提供给学校足够的经济捐赠和实习机会。另一方面，学校培养出的专业人才能够填充当地的就业市场需求。也就是说，教育水平越高的地区往有一定的就业优势。而人才集中的地区，更能显示出当地的就业吸引力。因此，申请美研的同学很有必要关注一下，美国哪里的教育水平比较高，同时哪里最吸引高学历人才前往发展。职业服务网站Zippia分析了美国人口普查数据，总结了拥有研究生学位的居民比例最高的十大州。1.马萨诸塞州人口：6,742,143具有硕士或以上学历的公民比例：18.17%拥有本科以上学历的公民比例：41.27%推荐大学：哈佛大学、麻省理工学院、霍山女子学院、史密斯学院、韦尔斯利学院、伍斯特理工学院、克拉克大学……要说麻省最好的大学，哈佛和MIT等一众高校各有所长难分高下。要说科研实力，哈佛的商学院(#6)、教育学院(#1)、法学院(#3)、医学院(#1)都是顶尖水平，涉及的各类项目都非常有可读性。国际生最爱的自然是其商学院，去年哈佛全日制MBA录取率仅11.5%，GMAT平均728分，GPA平均3.7。但是说到理工，自然就是MIT第一。各工程专业、计算机科学、化学、生物科学、物理、数学、经济……代表了全美最高水平。另外，MIT全日制MBA的排名甚至位于哈佛之前，但录取率反而更高，达到14.6%。2.马里兰州人口：5,959,902具有硕士或以上学历的公民比例：17.72%具有本科以上学历的公民比例：38.42%推荐院校：马里兰大学系统、约翰霍普金斯大学……马里兰大学帕克分校是系统的旗舰校区，也是州内最大的公立大学，最知名的研究生院当属史密斯商学院。而马里兰大学巴尔的摩分校则是创始校区，在医药领域世界闻名。约翰霍普金斯大学想必大家也比较熟悉了，医学院全美顶尖，工程学院也在此次疫情中承担起了数据监控及发布等重任，几乎替代了美国疾控中心(CDC)的地位。3.康涅狄格州人口：3,588,570具有硕士或以上学历的公民比例：16.79%具有本科以上学历的公民比例：38.09%推荐院校：耶鲁大学、康涅狄格大学......康涅狄格州最好的大学当属耶鲁大学，在前段时间耶鲁新增了统计与数据科学硕士学位，曾引起一波围观。耶鲁商学院的金融和管理最受欢迎，但最好的研究生院当属它的法学院，全美排名第一。另外经济学、历史、心理等都是全美前三的水平。4.弗吉尼亚人口：8,310,301具有硕士或以上学历的公民比例：15.69%具有本科以上学历的公民比例：36.89%推荐院校：弗吉尼亚大学、威廉玛丽学院、弗吉尼亚理工学院、乔治梅森大学等。5.纽约州人口：19,697,457具有硕士或以上学历的公民比例：15.09%具有本科以上学历的公民比例：34.79%推荐院校：哥伦比亚大学、康奈尔大学、纽约大学、罗切斯特大学、伦斯勒理工学院、锡拉丘兹大学、福特汉姆大学等6.佛蒙特州人口：626249具有硕士或以上学历的公民比例：14.5%拥有本科以上学历的公民比例：36.2%推荐院校：佛蒙特大学7.新泽西人口：8,915,456具有硕士或以上学历的公民比例：14.36%拥有本科以上学历的公民比例：37.46%推荐院校：普林斯顿大学、新泽西理工学院、斯蒂文斯理工学院、罗格斯大学等8.科罗拉多州人口：5,359,295具有硕士或以上学历的公民比例：14.34%具有本科以上学历的公民比例：38.74%推荐院校：科罗拉多大学、科罗拉多州立大学、科罗拉多矿业学院、丹佛大学等9.新罕布什尔州人口：1,327,503具有硕士或以上学历的公民比例：13.37%拥有本科以上学历的公民比例：35.47%推荐院校：新罕布什尔大学、达特茅斯学院10.罗德岛州人口：1,054,491具有硕士或以上学历的公民比例：13.1%拥有本科以上学历的公民比例：32.5%推荐院校：布朗大学、罗德岛大学等毫不意外的是，马萨诸塞州的高学历群体比例最大，41%的居民拥有学士学位，18%的居民拥有硕士学位或更高学位。东北地区其他几个州的排名也很高，包括康涅狄格州、纽约州和佛蒙特州。需要注意的是，教育水平高的地区不一定留得住高学历人才，因此对于申请美研的同学来说，教育质量固然重要，高学历人才去往的地点更具就业参考性。美国留学定位选校想试试以自己的个人成绩能申请到国外什么层次的大学？可以使用留学志愿参考系统（如下小程序）一键定位。使用方法：把你的GPA、托福/雅思成绩、专业名称、院校背景（211/985/双非）等信息输入到留学志愿参考系统中，系统会自动从数据库中匹配出与你情况相似的同学案例，参考他们的案例对比一下自己的情况，这样子就可以对自己进行精准的定位。