美国纽约大学数据科学硕士

一、纽约大学纽约大学（NYU，New York University），位于美国纽约市，是一所世界顶尖私立研究型大学，是培养众多学者、艺术家和作家的摇篮。纽约大学共设有230多个专业，文理学院的哲学系位列全美第一；艺术学院的表演、电影导演专业也为世界一流，在纽约的生活学习和其他美国城市是不太一样的，反而和在中国的大都市比如香港、上海更加贴近，所以在地理位置上像理工科及商科专业的就业情况也是很有优势的。二、课程培养目标/录取要求纽约大学的数据科学项目主要开设为有硕士项目和博士项目，都属于STEM项目。 硕士项目主要针对于拥有数学/计算机科学/应用统计学为背景的本科生或工作人士, 旨在学习数据科学领域的最新方法和研究体系。申请者可以根据自身情况选择全职full-time student 或者兼职part-time student。 硕士项目采用学分制，全职学生需要在两年内修够36个学分， 兼职学生需要在五年内修够36个学分。硕士项目还为学生提供六个具体的专业方向，分别是大数据方向，数学方向，自然语言处理方向，物理方向，生物方向（18年秋季开设）和医学信息学方向（19年秋季开设），每个专业方向有对应的选修课，学生修完选修课就可以拿到该专业下的专业证书。博士项目在2017年秋季开设，是全美数据科学专业第一个博士项目，旨在培养数据科学领域的领路者，或者在某一特定领域，例如NLP（自然语言处理），CV（计算机视觉），大数据等方面的杰出人才。录取要求：纽约大学的数据科学项目会结合学生的专业背景、学习数据科学的动力、GPA、GRE，托福等各方面成绩综合考量。基本上如果是国内本科的话gre 320+ /325+， 托福100以上 。美本背景的不需要托福成绩，GPA3.3以上。学姐当时申请的时候本科gpa 3.85 ，gre 331+3.5，托福105，供大家参考。除了这些硬实力外，学校也非常注重申请者的软实力。文书最好能多体现个性化的东西，以及自己对数据科学的理解，为什么对这个项目感兴趣，学校录取你的理由，你的竞争力如何等内容。学校主要希望从文书里找到跟项目的研究方向，文化背景相匹配的申请者，一些非理工科背景的同学或是已经工作了五六年想提升自己来自其他行业的申请者，也都有机会被录取。学校特别看重的，是申请者对这个项目的热情和喜爱，大家一定要在文书中体现出来。三、就读感受及建议首先在学业上，大家一定要认真对待每一门课程，课上积极与教授沟通互动，尽可能给教授留下印象。很重要的一点是一定要认真完成每一次的作业和练习，尽量早点开始，遇到问题可以和同学沟通，不要等到作业马上要e才想起来还有作业要做。通过做作业可以检验自己的学习质量，巩固知识点，查漏补缺，非常重要。其次要学会充分的探索利用学校的资源，比如图书馆。学校的图书馆提供海量的纸质书籍和电子资料，是一个值得开放利用的宝地。再者就是要多和身边人沟通，和项目负责人教授多交流，有时候会有意外的惊喜和收获。最后就是建议大家多去参加系里举办的各种活动，比如研讨会，经验交流分享会等等，通过这些活动可以认识更多的人，开阔视野，有时还可能会有工作机会，比如内推。

谢文杰，广东省化州人，1957年6月高中毕业于化州县一中，同年7月考入北京师范大学数学本科专业，1961年7月本科毕业后留校任教，任计算机中心室主任，高级工程师，并到日本学习计算机软件、研究开发“小型机认字处理系统”，”中型计箅机绘图系统“，“量子化学计算机处理软件”等，主编中学教材（数学卷）。2008年退休后至2019年被北京师范大学聘为督学。其孙子谢梓逸留学美国加州大学物理本科专业，2020年7月本科毕后已考入美国纽约大学攻读硕士数据科学中心专业。欣闻喜讯，作者赋诗一首，以示祝贺。宝树枝繁叶茂芳，谢氏英姿气昂昂。北师才华方俊逸，纽约東风秀春妆。作者相片一张简介：2007年4月28日，作者谢瑛中（前排左一）、化州市烟草专卖局领导黎洪（前排右一）与粤西籍在北京工作的部分领导在正义路隆和居合影。作者谢瑛中同志简介：谢瑛中，男，汉族，1953年12月出生，广东茂名人，中共党员，工行化州支行副高专业技术职称，社会撰稿人。社会兼职：已被3个厅级事业单位聘为正高专业技术职称职。爱好文学，退休后偶尔撰写诗词，陶冶情操。作者单位：中国工商银行股份有限公司化州支行2020、7、20日于广东化州▍文章： 谢瑛中

目前数据科学家或者数据分析师岗位还没有饱和，所以需求量挺大的，招聘全年都有，每年春招和秋招是旺季，毕业生会在这两个时间点比较集中的参加面试大多数同学找工作的方式是求职网站投递，但更高效，回复率更高的方式是校友或者专业人士内推，这就需要大家平时多参加活动，多与人交流，为自己积累人脉。数据科学方面的岗位在纽约和加州（尤其是湾区）需求比较大，原因是这些地区Tech公司比较多，而现在tech公司都已经认识到了当今大数据时代，数据的重要性。那么就业去向有哪些呢？（一）就业去向就业去向主要集中分布在纽约，湾区，西雅图这些地方。工作岗位主要与数据相关，比较多样化。其中数据科学家最多，也有一些有大数据经验的去做数据工程师，还有一小部分有计算机背景的转行去做了软件开发工程师SDE。有相当一部分同学去了Apple， 甲骨文（Oracle），微软这种大型的上市科技公司，也有去银行/电商/医药等公司的。还有非常少一部分同学选择了毕业直接以应届生身份回国发展，主要去了阿里巴巴。数据科学比较热门，因此工作机会比较多，再加上开设数据科学项目的学校还不算多，纽约大学的这个项目就业率和就业发展都是很可观的。求职资源第一，招聘会。数据科学项目内会在各个学期期中或者期末举办一次招聘会，多是请纽约当地的公司，或是校友及教授供职公司来参加。同时文理学院也会在每年的春季和秋季学期安排一到两次特别大型的招聘会，届时会请上百个公司来参加。学校一般会提前告知所有的公司信息，招聘要求以及摊位位置。参加大型的招聘会前，大家一定要提前做好功课，找好自己对口的岗位和公司，有目的性地去投送简历。第二，校友人脉。校友们大都集中在纽约地区和旧金山/洛杉矶地区。项目会安排一些校友回校互动，因此要多关注邮件。同时学校还会在毕业以后按地区组织一些校友见面活动，鼓励大家多交流沟通，互通有无。第三，学校的实习资源。系里会定期汇总实习招聘资源在校内网站上，每年春季学期会安排一次比较大型的实习招聘会，基本上都是纽约当地的公司提供的实习岗位。学校不强制要求实习，也不会统一分配实习，一切遵从学生的意愿和安排。专业实习需要用到CPT， 项目读书期间国际生可以使用最多两次CPT，每次CPT相当于一门课程，抵三个学分，这也意味着每次修CPT都要交三个学分的学费。但是在校期间可以申请做Teaching Assistant，Research Assistant或者Grader都是有偿的而且不需要额外的CPT。第四，学校附近企业分布情况。纽约分布着很多娱乐行业的公司，比如NBC的总部，Viacom等，这些公司在招实习生的时候默认只接受纽约区域的学生，主要面向纽约大学和哥伦比亚大学，因此地理位置的优势非常明显。当然纽约以及邻近的新泽西还分布着大大小小的tech公司，医药公司等，所提供的实习和就业机会很多。（三）薪资情况关于薪资，根据公司规模、地理位置和工作职能，薪资待遇还是存在较为明显的差异，但一般情况下应届毕业生成为数据科学家之后的薪资在年薪8w-13w不等，随着经验的提高会有所上升。通常公司每年会有2-4次performance review， 如果评分较高的话就会有升职加薪的机会。个人经历分享（一）实习经历当时在第一年暑期去了NBCU的总部做了暑期数据科学家实习生。这份实习是从系里老师在网站上发布的招聘信息里看到的，经过了一轮video 面试，一轮电话面试和一轮案例分析才拿到最终的offer。后来上司提出了让学姐第二年春季继续做实习生的offer，也欣然接受了。在实习过程中，组长和大老板都教会了自己很多，而且组长在我毕业前还提供了工作机会。因此大家在实习期间一定要好好表现，不管有没有return offer，你的同事和领导都会成为你潜在的资源和人脉。（二）求职过程关于找工作的时间线，全职的硕士毕业生一般在5月份毕业，大家基本都会在1月甚至更早开始投简历，找内推，陆续接到面试邀请。毕业前差不多大家都能够拿到offer并在7/8月正式入职。总之一定要尽早开始，多积累面试经验，遇到挫折不气馁。数据科学这个专业基本上只要你想找，还是都能找得到的，只不过每个人的这个求职过程和周期会有所差别。

最近这两年随着大数据和互联网的发展，数据科学专业也热起来了。最近来咨询美国数据科学（DS）留学申请/美国商业分析（BA）留学申请的同学是最多的。为了帮助更多关注美国数据科学专业选校定位的同学，我推荐一个简易的定校表格，大家可以做个参考，如果是需要一对一咨询留学问题，可以联系时代兴华留学，我会给大家详细介绍。美国研究生申请条件参考华盛顿大学西雅图-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Data Science华盛顿大学西雅图(University of Washington)提供数据科学方面的顶级硕士学位。它的特点是综合性，跨学科的课程。该专业是与以下不用学院学系合作开发的:应用数学系生物统计学系计算机科学与工程系设计与工程系统计系信息学院课程安排在晚上，全日制学生每周有两个晚上在UW西雅图校区上课。该项目包括九门核心课程和一个Capstone项目。毕业生将专注于的专业领域如:统计建模机器学习软件工程数据管理#29 -Stanford University斯坦福大学-美国数据科学（DS）留学M.S. in Statistics: Data Science斯坦福大学(Stanford University)数据科学专业的顶级硕士学位是与统计学系和计算与数学工程研究所(ICME)合作授予的。通过以下课程，学生接受以计算为重点的数据科学训练:数学统计数据编程数据科学没有论文要求，学生可以继续准备高级博士学习。专业选修课的范围如下:机器学习挖掘海量数据集数据驱动的医学来自大数据的商业智能#28 -Georgetown University乔治城大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Analytics-Data Science乔治城大学(Georgetown University)的顶级分析硕士学位是通过与计算机科学系和数学与统计系的合作而授予的。这个严谨的项目为学生提供数学、计算和统计方法方面的培训。该项目面向应届毕业生和寻求晋升或新职业的专业人士。全日制学生只需两年就能拿到学位(转学学分或暑期课程更少)。课程通常在下午晚些时候或晚上提供，以适应职业人士。学生有机会参与独特的活动，如数据可视化挑战，德勤核心咨询系列和分析学生展示。#27 -Southern Methodist University南卫理工大学-美国数据科学（DS）留学Applied MS in Statistics and Data Analytics Program (MASDA)位于德克萨斯州达拉斯市的南卫理公会大学(Southern MethodistUniversity)的统计与数据分析应用硕士(Applied MS in Statistics andData Analytics)项目旨在培养学生具备强大的统计基础和分析能力，以解决复杂的问题。学生只需18-24个月就能完成学业。统计及数据分析应用硕士课程的重点如下:流行病学统计方法时间序列分析数据库管理统计计算计算统计数据学院师资力量雄厚，数据分析经验丰富。学生发展统计计算能力的SAS和R，许多能够通过SAS认证考试。通过统计咨询服务中心提供咨询实习经验，让学生有机会与实际客户合作。#26 -University of San Francisco旧金山大学-美国数据科学（DS）留学MS in Data Science旧金山大学艺术与科学学院(College of Arts and Sciencesat The University of San Francisco)的数据科学专业的顶尖硕士学位只需要12个月就能完成。这个严格的项目使用了最先进的开放源码课程，为学生发展所需的技能，以成功在世界上增长最快的领域之一。课程主题包括:机器学习回归网页抓取SQL和NoSQL数据库管理聚类分析这个35学时的项目有一个夏季分析训练营，旨在帮助学生学习或温习数据科学家工作所需的技能。实习项目允许学生在该领域兼职，以获得为期九个月的专业工作经验。学生在平日上课，并预留两天进行实习工作。#25 -The University of Texas at Austin德克萨斯大学奥斯汀分校-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Business Analytics德克萨斯大学奥斯汀分校(Universityof Texas Austin)的麦库姆斯商学院(McCombsSchool of Business)开设了一个顶级的商业分析硕士课程，只需10个月就能完成。学生们受益于独特的网络机会和行业联系，而这在其他数据科学项目中并不常见。课程涵盖了供应链分析、文本分析、决策分析和数据分析编程等领域。学生们与职业发展团队一起工作，帮助他们确保毕业后获得成功。#24 -University of Colorado科罗拉多大学-美国数据科学（DS）留学MS in Computer Science with emphasis in Data Science & Engineering科罗拉多大学拥有数据科学创新顶尖硕士学位，提供广泛的雇主在尝试和理解大数据时需要的知识。该计划既可在线上也可在校内使用，课程由经验丰富的教师授课。课程涵盖数据系统的设计和分析，数据中心规模计算，数据挖掘和机器学习等领域。#23 -Arizona State University亚利桑那州立大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Business Analytics凯里商学院商业分析理学硕士课程为期九个月，包括10门数据和分析课程。这是一个很好的项目，为刚毕业的学生与强大的数量背景。该项目每年8月开始，课程在网上或工作日在校园里提供。全日制学生只需九个月的学习就能获得学位。这是一个指定的STEM项目，所以国际学生有资格在毕业后在美国从事长达36个月的全职工作。根据《美国新闻与世界报道》(U.S. News and World Report) 2019年的一份报告，亚利桑那州立大学(Arizona State University)的W·P·凯里商学院(W. P. Carey School of Business) 被认为是最好的商学院和信息系统研究生院之一。#22 -University of Central Florida中佛罗里达大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Data Analytics (Big Data)中佛罗里达大学拥有30学分的跨学科硕士学位数据分析工程与计算机科学学院和科学学院。学生可以在16-20个月内完成学位。教学是面对面的形式，课程在晚上和周末提供。学生在一个队列中完成该计划，从而获得强大的同伴支持和互动。课程在晚上或周末提供，以满足工作专业人士的需求。这个顶级数据科学硕士课程的课程包括：并行和云计算网络科学机器学习并行和分布式数据库系统数据挖掘统计分析#21 -University of Oklahoma–Norman俄克拉荷马大学-美国数据科学（DS）留学Master’s in Data Science and Analytics俄克拉荷马大学拥有与计算机科学与工业与系统工程学院共同提供的数据科学与分析计划的顶级硕士学位。全日制学生只需14个月即可获得学位。无法承担全日制课程的学生也可以获得兼职机会。课程在线提供，校园提供，或两者兼而有之。所有核心课程完成后，为学生提供实习经验。核心课程包括计算结构，算法分析，智能数据分析和工程统计分析。对于计划继续攻读博士学位的学生，可以选择论文选项。#20-Oklahoma State University–Stillwater俄克拉荷马州立大学-美国数据科学（DS）留学M.S. in Business Analytics (MSBAN)俄克拉荷马州立大学斯皮尔斯商学院(SpearsSchool of business at Oklahoma State University)提供的顶级商业分析硕士(The topmaster’s in business analytics)课程是一个为期四个学期的在线和校内课程。该项目极具竞争力，每年平均录取率为21%。数据科学硕士已获得STEM分类。这使得国际学生可以在美国额外获得17个月的可选实践培训：分析机器学习统计数据这个顶尖的数据科学硕士学位也为学生提供了在各种会议上发表和发表研究论文的机会。#19-Kennesaw State University肯尼索州立大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Applied Statistics (MSAS)肯尼索州立大学(KennesawState University)提供应用统计学硕士学位，旨在帮助学生学习分析真实世界的数据，以开发数据驱动的解决方案。这个36学时的课程有别于大多数传统的统计学硕士课程。它利用SAS和JMP等统计程序分析数据，并在第一学期开始创建摘要。然后，学生们用他们工作或实习中的真实数据完成一个应用项目，以展示他们的技能和知识。该项目的重点是以清晰和简洁的方式将结果传达给不同层次的利益相关者。学生在第二学年也有独特的机会获得他们的六西格玛黑带，以增加毕业后的就业机会。#18 -Seattle University西雅图大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Business Analytics西雅图大学开发了业务分析计划的顶级硕士学位，以满足对合格商业数据和情报分析师不断增长的需求。SU位于全国发展最快的科技中心之一，地理位置便利，能够与该国一些最具创造性和新兴业务合作。课程涵盖以下领域：数据争夺，可视化和通信决策的数学模型大数据分析新生每年秋季开始学习该课程，每年对申请进行两次复习。该计划由高级商学院协会认可。#17 -University of Virginia弗吉尼亚大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Data Science (MSDS)弗吉尼亚大学数据科学研究所提供顶级数据科学硕士学位课程。它可以在短短11个月内完成。该计划每年7月开始，并在接下来的5月结束。课程由来自各个领域的教师讲授，包括：计算机科学统计系统和信息工程学生作为一个队列进行整个计划，完成并遵循一个专注于实践学习的综合课程。在课程结束时，学生将完成一项关注数据科学挑战的顶点体验，以获得真实的体验。学生在他们的顶点体验期间接受教师的指导和指导。该计划为MSDS毕业生提供100％的就业率。#16 -University of Chicago芝加哥大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Analytics (MScA)芝加哥大学格雷厄姆学校的分析科学硕士课程欢迎来自世界各地的学生成为分析领域。课程涵盖以下领域：机器学习和预测分析贝叶斯方法时间序列分析和预测学生可以获得兼职或全日制学位，全日制学生只需五个季度即可完成学位。毕业生将具备在该领域取得成功所需的数据工程和软件技能的高级熟练程度。#15 -Brown University布朗大学Master’s Program in Data Science布朗大学数据科学专业的高级硕士课程由四个学术部门合作提供。该计划可在短短12个月内完成。课程涵盖以下领域：作为数据工程数据和社会统计学习机器学习数据实习允许学生在行业或学术界中处理现实世界的数据项目。学生会接触到影响数据科学领域的道德和社会因素。新生将于9月份开始这项计划。#14 -Northwestern University西北大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Analytics Program (MSiA)美国西北大学麦考密克工程学院(McCormickSchool of Engineering at Northwestern University)提供分析学硕士学位。它将数学和统计研究与先进的It和数据管理相结合。学生们完成了为期8个月的实习项目、为期3个月的暑期实习和为期10周的顶石设计项目，为就业做好了准备。该项目采用队列模式，每个队列约有40名学生。学生全日制在校学习，预计15个月后就能拿到学位。数据科学硕士课程由以下学院教师讲授:麦考密克工程学院凯洛格管理学院麦迪尔新闻、媒体和综合营销传播学院#13 -Boston University波士顿大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Computer Information Systems concentration in Data Analytics位于波士顿大学计算机信息系统硕士学位，是该领域的领导者独联体和创新。数据分析硕士课程让学生了解各种主题，包括：数据挖掘文本挖掘，网络挖掘这个40学分的课程包括核心课程和集中课程：概率和统计网站分析和挖掘用R进行数据分析和可视化该计划以在线和传统形式提供，足够灵活，适合专业人士。#12-Massachusetts Institute of Technology麻省理工大学-美国数据科学（DS）留学Master of Business Analytics麻省理工学院斯隆管理学院是世界顶级管理学院之一。麻省理工学院的网络遍布90个不同的国家，拥有超过136,000名校友，网络庞大且令人印象深刻。这是一年专业的商业分析硕士。它专为最近的大学毕业生或希望使用尖端数据科学解决业务挑战的现有学生而设计。课程涵盖以下领域：数据沟通R，Python，SQL和Julia中的分析软件工具机器学习麻省理工学院为那些计划继续超过硕士学位的人提供博士学位的额外数据科学机会。#11-University of Southern California南加州大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Computer Science (Data Science)南加州大学维特比计算机科学系提供顶级的数据科学硕士学位，为学生在以下领域工作做好准备:能源环境健康医药运输计算机科学系拥有来自信息科学研究所和创新技术研究所的40多名教员。32学时计划结合了数据系统和数据分析两方面的课程。包括一些独特的选修课，例如:信息可视化构建知识图优化理论与技术#10 -DePaul University德保罗大学-美国数据科学（DS）留学MS in Data Science德保罗大学有着提供高质量课程的悠久传统。它的数据科学硕士课程也不例外。学生可以从四个不同的集中领域进行选择，包括:计算方法卫生保健市场营销热情好客学生可以进入数据科学中心和德保罗分析学生小组。这个顶级数据科学硕士项目的学生通过与行业和非营利组织的合作来处理现实世界的分析问题。基础课程的范围包括:Python编程先进的数据分析web数据挖掘先进的机器学习此外，学院亦提供广泛的选修课程，以进一步调整学位#9 -Georgia Institute of Technology佐治亚理工大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Analytics佐治亚理工学院是一个很受尊敬的学校，它出现在我们的数据科学项目的顶级硕士名单中并不令人惊讶。《美国新闻与世界报道》对佐治亚理工学院进行了排名:研究生课程商业和定量分析统计和运筹学计算机科学佐治亚理工学院提供校内和在线跨学科分析硕士学位。在校学习一年就可以完成。学生可以从以下几个项目中进行选择:分析工具业务分析计算数据分析以队列形式提供的课程，学生们一起完成几门课程，然后扩展到他们的专业领域。#8-North Carolina State University北卡罗来纳州立大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Analytics北卡罗来纳州立大学高级分析研究所被认为是首要机构之一根据哈佛商业评论，数据科学。这个为期10个月的队列分析师为学生提供团队合作和个性化辅导。课程将定期进行审核，以反映不断变化的业务需求。在毕业生就业能力方面，NCSU毕业时的就业率几乎接近完美，而且近期毕业生的平均基本起薪超过98,000美元/年。#7 -University of Iowa爱荷华大学-美国数据科学（DS）留学Full-time Master of Business Analytics爱荷华大学蒂皮商学院提供三个学期的全部 -时间掌握在业务分析中。学生通过分析咨询顶点课程和实习经验，应用课堂学习来解决实际的业务问题。这个数据科学硕士课程的课程涵盖以下领域：数据和决定数据管理和可视化分析高级分析R中的数据编程数据科学#6 -Colorado State University科罗拉多州立大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Applied Statistics (MSAS)科罗拉多州立大学应用统计学硕士课程设计作为学生可以在一年内完成的全日制课程。课程由经验丰富的科罗拉多州立大学统计学院教授，可在线获取。学生将学习高级统计程序以增强：市场调查产品开发质量控制这位数据科学计划的顶级硕士课程以实践咨询技术结束，旨在帮助学生利用他们与现实世界客户的沟通和统计技能。课程包括：商业视觉应用开发机器学习的应用定量推理回归模型和应用#5 -Columbia University哥伦比亚大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Data Science哥伦比亚大学数据科学研究所提供数据科学硕士课程。该计划建立在通过数据科学专业成就认证计划提供的课程基础之上。学生们参与研究，包括最终的顶点项目。该计划可以由全日制和非全日制学生完成，全日制学生只需三个学期即可获得学位。课程涵盖以下领域：概率和统计数据科学算法统计推断和建模机器学习数据科学集中区域包括但不限于：创业数据驱动科学的计算系统数据，媒体和社会健康分析财务和业务分析#4 -Carnegie Mellon University卡内基梅隆大学-美国数据科学（DS）留学Master of Computational Data Science卡耐基梅隆大学(Carnegie MellonUniversity)数据科学的顶级硕士学位位于语言技术研究所(LanguageTechnologies Institute)。课程由计算机科学学院的教师讲授。通过计算数据科学硕士课程，学生可以深入了解:云计算机器学习交互式数据科学学生既要完成行业实习经历，又要完成有助于发展该领域知识和经验的顶石项目。学生根据自己的专业兴趣和工作经验，选择数据科学硕士课程的三个专业之一。浓度为:系统分析以人为中心的数据科学希望寻求研究机会的学生可以直接申请与教员一起工作。#3-New York University纽约大学-美国数据科学（DS）留学MS in Data Science纽约大学的数据科学顶级硕士课程是专为在数学、计算机科学和应用统计学领域有突出表现的学生设计的两年制高选择性课程。该计划的一个关键特点是顶石项目。学生将使用他们的知识和技能来开发和实现一个解决方案来解决一个现实世界的问题。学生可以全日制或非全日制攻读数据科学方面的顶级认证硕士学位。然而，他们必须完成至少24学分的住院实习。专业可用于：数据科学数据科学大数据数据科学、数学和数据数据科学自然语言处理数据科学物理学数据科学生物学#2 -University of Rochester罗彻斯特大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Data Science罗彻斯特大学戈根数据科学研究所是美国最好的数据科学硕士项目之一。全日制学生只需两三个学期的全日制学习就能完成。许多学生在学期之间获得实习机会，以获得额外的专业经验。未来的学生应该有编程经验，可以来自不同的背景，包括科学、工程、数学和商业。开设细分研究方向有:计算及统计方法健康及生物医学商业及社会科学新生每年秋天入学。课程在白天提供，需要亲自出席。#1 -Pure University普渡大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Business Analytics and Information Management我们的顶级商业分析和信息管理硕士课程由普渡大学Krannert管理学院提供。这是一个为期11个月的全日制项目。它的目的是教授学生最先进的信息技术，分析技术和软件工具在行业中使用。课程范围包括:六西格玛和质量管理大数据技术优化建模和电子表格这个STEM认证项目不需要以前的工作经验来申请，尽管它确实加强了申请。招生决定每年进行一次，每年夏天开学。

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。

每年，每天，我们都会看到各种热门专业推荐。看来看去，很容易犯迷糊：感觉每个专业都很热门，但每个专业毕业都不好找工作啊！其实也不能说别人骗人，热门专业的确不少，但因为热门，所以报考的人也多，竞争大，所以在选择工作时，很难快速彰显自己价值。但在这个时代，有个专业确实是无可争议的热门：数据科学。2015年，领英研究表明，美国的数据科学人才非常充足，人才技能供求出现“顺差”，换句话说，就业者能够大大满足企业的需求。而到了去年8月，领英的研究数据显示，数据科学领域出现了非常严重的人才短缺。在美国，当前数据科学家的人才缺口大约为151717人。从2015年到2018年，也是世界互联网急速发展的三年。很容易预见，随着信息时代不断发展，“数据”将成为一种越来越重要的资源，而与其对应的数据专业，自然也被各方急需。据专家预测，到2020年，网络世界每秒钟会产生1.7兆的新信息，如此之多的信息，需要有人对他们进行挖掘、分析，提取出有用的东西。这就是数据科学。前几年炒得火热的“大数据分析”，便是数据科学的一种应用，无论是国家层面的战略决策，还是一部电影的票房、一件商品的销售情况，都离不开对数据的把控。下面就给大家推荐一些开设有数据科学相关专业的美国名校，如果想成为数据分析方面的人才，那就应该早作准备，确定自己的梦校。斯坦福大学斯坦福大学的信息管理与分析分支涵盖了当今最前沿的数据库与信息管理系统技术，并教授最先进的海量数据挖掘方法，每年都有大量毕业学生进入亚马逊(Amazon)的EC2云计算平台处理大规模运算。加州大学伯克利分校伯克利的两个硕士项目综合教授技术和企业运营的技能，立足现有最前沿的技术，培养学生成为领域内的佼佼者。卡内基梅隆大学卡内基梅隆大学的计算机科学专业排名在全美数一数二，与斯坦福、麻省理工齐名，其数据分析与处理技术也名列前茅。本校的硕士项目有三个核心方向可供学生选择：商务智能、数据分析、信息技术。哥伦比亚大学哥伦比亚大学有一个世界顶尖的大数据科学与工程研究室(Institute for Data Sciences and Engineering)，学生在此参与实验与科研项目。纽约大学纽约大学的商业分析项目旨在培养学生成为基于数据分析与决策的领导者，学员在一年制学习当中会有机会去其他国家的教学场所学习(比如2016年的一个教学地点在上海)，全程分五个学习阶段。普渡大学这里和麻省理工学院的MBA一样，都有个单独的分支是商业分析，学生学习的基础课程涵盖高级商业分析、数据挖掘、组织数据管理等。当然，除了这些大学，美国也有其他开设有和数据科学相关专业的大学，这里就不赘述啦。需要注意的是，数据科学专业虽火，但海外留学生想进入美国高校学习相关专业，却是难上加难，因为这些最为火热的专业几乎都属于美国的“STEM”专业，这也是美英等国大力发展的学科，想要申请就要做好充足的准备。

转载自：上海纽约大学研究生与研修项目上海纽约大学与纽约大学斯特恩商学院的数据分析与商业计算理学硕士项目(MS in Data Analytics and Business Computing) 培养学生掌握不同数据分析工具的使用方法，以解决当今大数据时代中的商业问题与挑战。通过学习一系列与商业、数据科学、管理科学有关的跨领域课程，学生不仅能掌握坚实的定量分析与计算能力，而且能进一步培养商业管理与策略设计能力，在飞速发展的大数据时代里抢占先机。教学模式时长12个月，36个学分，全日制课程夏季学期在纽约大学斯特恩商学院学习秋季与春季学期在上海纽约大学学习授课语言：英语毕业后授予纽约大学理学硕士学位（已获中国教育部认可），上海纽约大学与纽约大学斯特恩商学院将联合签署学位证书培养目标数据分析与商业计算硕士课程旨在培养具有专业数据分析技术的年轻人才，以帮助其快速适应高速发展的商业分析领域，学生将有机会在结课之际理论联系实际，与业内公司一同合作完成一个实案项目。在项目期间，学生会与同学们合作并组成小组，以运用他们在课堂上学到的专业知识与分析技能，解决企业客户提出的案例情况。课程体系由于商业分析领域的跨学科特质，该项目提供一个广泛但缜密的课程设置，并涵盖以下领域：商业（金融，市场营销，收益管理，运营）数据科学（统计学，计量经济学，数据挖掘，数据可视化）管理科学（系统最优化，随机建模，模拟）纽约 - 夏季学期（15 学分）- 商业沟通（1.5 学分）- 数据处理及Python编程入门（3 学分）- 统计学和数据分析（3 学分）- 随机建模和模拟（3 学分）- 优化建模方法（3 学分）- 运营管理（1.5 学分）上海 - 秋季学期（12 学分）- 数据驱动决策（3 学分）- 商业分析的数据科学（3 学分）- 金融科技基础（3 学分）- 网络分析（3 学分）上海 - 春季学期（9 学分）- 收益管理与定价（3 学分）- 市场营销与分析（3 学分）- 实案项目（3 学分）* 以上为示例课程，具体课程可能根据每学年安排有所调整。如何申请1申请截止日期2019年10月15日2019年12月15日2020年1月15日（仅美国公民/永久居民）2申请材料清单个人信息先修课程成绩单GMAT或GRETOEFL或IELTS（如需）简历1封推荐信短文（专业短文及个人描述短文）3先修课程要求在申请时，申请人必须证明他们如何满足或计划满足先修课程要求。申请人必须证明他们如何满足或计划满足先修课程要求。申请人必须在入学之前已成功完成下面列出的课程与学分，并取得至少为“B”或“良”及以上的成绩。4编程语言我们强烈建议学生在入学前达到R语言的初级到中级水平（非申请必需条件）。如果学生在申请之前没有R语言相关经验，则需要在申请中列出自学计划。5申请流程通过项目官网stern.shanghai.nyu.e进入申请（Apply）通道根据系统提示提交申请材料（注：网申阶段只需上传原版及翻译版成绩单扫描件，无需提交原件。）招生办将在每轮截止日期后的八周内不间断发出结果通知，如有疑问，可随时联系上海纽约大学研究生招生办。编辑 | 小罗

无论是本科还是研究生学历，数学专业在毕业之后可以从事很多领域，例如软件开发、教师或者金融。小编贴心地整理了全球数学专业最好的11所学校，想学数学专业的同学，来看看有没有你的梦校。No.10 (并列) 苏黎世联邦理工学院英文名：Swiss Federal Institute of Technology Zurich地点：苏黎世，瑞士世界大学排名：25简介：苏黎世联邦理工学院的数学系 (Math Department) 与计算机科学系 (Computer Science Department) 和信息技术与电子工程系 (Information Technology and Electrical Engineering Department) 联合设置了数据科学硕士 (Data Science MSc)。No.10 (并列) 芝加哥大学英文名：University of Chicago地点：芝加哥，美国世界大学排名：14简介：芝加哥大学的数学系共有9位菲尔兹奖 (Fields Medal) 获得者。菲尔兹奖是据加拿大数学家约翰·查尔斯·菲尔兹（John Charles Fields）要求设立的国际性数学奖项，在1936年首次颁发，常被视为数学界的诺贝尔奖。菲尔兹奖每四年颁奖一次，获奖者必须要未满四十岁。No.9 剑桥大学英文名：University of Cambridge地点：剑桥市，英国世界大学排名：7简介：剑桥大学数学系的知名校友包括牛顿（著名理论包括牛顿运动定律）和物理学家史蒂芬·霍金。No.8 哈佛大学英文名：Harvard University地点：剑桥市，美国马萨诸塞州世界大学排名：1简介：在哈佛2016年的毕业生中，数学是第三受欢迎的专业。No.7 纽约大学英文名：New York University地点：纽约，美国世界大学排名：28（并列）简介：在纽约大学数学系就读的研究生不仅要获得数学的学位，还要获得科学计算与金融数学的学位。No.6 牛津大学英文名：University of Oxford地点：牛津，英国世界大学排名：5简介：牛津大学数学研究所的网站上提供的信息显示：牛津大学的数学专业可以追溯到800年前。No.5 加州大学伯克利分校英文名：University of California-Berkeley地点：伯克利，美国加州世界大学排名：4简介：加州大学伯克利分校数学专业的学生可以参加学生社团，例如Math Undergraate Student Association和Women in Mathematics at Berkeley. Women in Mathematics at Berkeley 是一个培养女生（本科）学习数学的组织。No.4 麻省理工学院英文名：MIT地点：剑桥市，美国马萨诸塞省世界大学排名：2简介：在2017年的普特南数学竞赛 (Putnam Competition) 中，麻省理工的数学团队取得了冠军。 普特南数学竞赛是William Lowell Putnam（曾在哈佛大学数学系任职）首创的本科生数学竞赛。No.3 普林斯顿大学英文名：Princeton University地点：普林斯顿，美国新泽西州世界大学排名：9简介：根据常春藤盟校 (Ivy League) 网站上提供的信息显示：在2017至2018年间，普林斯顿大学的数学系有74名教员人员，79名研究生和70名本科生。 No.2 斯坦福大学英文名：Stanford University地点：斯坦福，美国加利福尼亚州世界大学排名：3简介：斯坦福大学有一个本科数学研究所，在这里，本科生可以有机会在研究生和教授的指导下，在暑假进行为期10周的研究项目。学生可以获得$7,000的研究津贴。No.1 巴黎第六大学英文名：Pierre and Marie Curie University地点：巴黎，法国世界大学排名：38简介：巴黎第六大学的数学系有4研究实验室，其中有几个还参加了巴黎第七大学 (University Paris Diderot - Paris 7) 和French National Center 设立的科学研究项目。

启德海星汇成员 王泓婷坐标：美国 纽约大学现状：统计专业研究生在读，本科毕业于迈阿密大学数学专业首先和大家介绍一下我自己的专业背景，我目前是纽约大学应用统计专业的研究生。本科毕业于迈阿密大学，主修数学专业，同时辅修电气工程专业。我初高中阶段都就读于东北育才的数学特长班，所以我对于数学一直有着十分浓厚的兴趣，因而在本科阶段，我毫不犹豫地选择了理工科。而数学作为理工类的基础学科，也成为了我的首选专业。同样得益于中学时期扎实的数学基础，使得我有较强的逻辑思维和推理能力，所以在研究生阶段，我决定向与数学相关的交叉学科方向发展，从而最终选择继续进修统计专业。统计专业的核心课程主要包含三个方面的内容： 数学、计算机语言、统计。相较于数学专业来说，统计专业所学内容更为广泛。因此很多本科时非统计专业的同学会考虑在研究生阶段转向统计专业。比如我现在的研究生同学们的本科背景就非常丰富，有经济专业的，数学专业的，计算机专业的，或者生物专业的，等等。总的来说，统计专业需要与数据打交道，还需要了解编程语言，有良好的编程思维能力，和利用统计技术和模型分析处理大量数据的能力，同时要擅长通过数据采集，数据分析，最终得出解决方案。所以什么样的同学比较适合选择统计专业呢？ 通常来说，对数字比较敏感，拥有扎实的数学基础，还有较强的逻辑思维和分析能力的同学相对来说会更适合选择统计专业，同时良好的表达沟通能力和解决问题的能力也会帮助你更快更好的在统计领域深入学习。但是如果你对于统计有着十分浓厚的兴趣， 即使你没有较强的数学基础和相应的编程经历，你也可以考虑选择统计专业，毕竟兴趣会是最好的老师。目前统计专业的学习方向和相关的就业情况大致可以分为四个：金融统计：主要内容为通过统计学知识对各项金融业务的活动情况和资料进行调查、收集、整理和量化分析。该方向的毕业生一般会选择进入银行、证券公司、投资基金、会计师事务所和保险公司等金融机构工作。生物统计：主要学习内容是有关于生物学实验研究的设计、取样、分析、资料整理与推论等。毕业后可以选择在大学从事教学和科研工作， 也可以在生物科技公司和制药公司进行统计分析， 或者进入医疗机构。应用统计：主要研究统计学理论和方法在社会、自然、经济、工程等各个领域的应用，属于统计学和其他学科之间形成的交叉学科。毕业后可以从事的领域也比较广泛，比如数据科学家，企业数据分析员，数据结构师等多种职业。数理统计：主要研究方向以概率论为基础，并通过构建数学模型来做出相应的判断和预测，从而为采取某种决策和行动提供依据或建议。此方向的毕业生可以选择进入政府部门、金融机构和计算机公司等。随着计算机技术和网络技术的不断发展，以及云计算、物联网等新技术的兴起，数据正在以前所未有的速度爆炸式增长，我们也正在步入大数据时代。大数据时代的到来也为统计学带来了广阔的市场前景，同时使得越来越多的学生和家长们关注于统计专业。但希望同学们在确定未来自己专业选择的时候，可以结合自己特点和能力，不要盲目的追溯流行浪潮。