数据科学研究生学院

编者按：项目分析是由我们指南者留学新推出的一个专栏。应广大粉丝号召，我们将挑选部分热门专业，对比分析不同开设院校的项目特色、申请难度、申请要求、就业数据、课程设置、师资力量等，都是干货接地气的信息，希望对大家选校和申请准备有所帮助。很多同学对成为数据科学家（Data Scientist）很感兴趣，我们在这里介绍一下Data Science和Analytics这类专业的申请特点和如何定位。严格地说，Data Science和Analytics不一样，同样是做Data Scientist不同行业不同公司侧重点也可能不一样。本文主要从申请出发，故不做特别区分。下面我们将具体介绍10大热门数据科学硕士研究生项目：哥伦比亚大学哥伦比亚大学的MS in Data Science 项目处于美国数据科学硕士申请难度的第一梯队。该项目为期1年，学生共需修读30个学分，无需撰写毕业论文。该项目开设获得专业成就认证必需的四门基础课程，学生可以在此课程基础上将数据科学技术运用于各自的兴趣领域。该项目要求申请者拥有一定的数学及编程基础，最好学过微积分、线性代数、计算机编程等课程，没有强制性的工作经验要求，有的话也会为申请者加分。需要递交GRE成绩，托福100、雅思7.0，不可使用GMAT代替GRE成绩。项目的学生将有机会从事包括毕业项目在内的独创研究，并与行业合作伙伴以及教学人员沟通互动。毕业生可以选择金融等服务领域工作，也可以选择偏向技术的IT企业。杜克大学杜克大学的Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)项目为期2年，该项目致力于培养一批能够使用计算策略来激发创新能力和洞察力，并且善于定量思考的新型领导者。旨在培养学生成为能给任何领域做出贡献的数据科学家，通过跨学科训练与团队合作科学实验的经验促进学生更好地利用数据的力量。项目规模不大，每年招收25-35名学生。申请要求方面，不强制要求申请者有数学、计算机等专业背景，但是最好要学过微积分、线性代数、统计等数学方面的课程。需要递交GRE成绩，托福90，雅思7。毕业生去向良好，实习就业机会较多，从事的领域以计算机科学，金融，生物科学等领域居多。宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学数据科学硕士项目为期一年半至两年，将有关机器学习、大数据分析与统计学等核心课题的前沿课程与多样化的选修课有机结合，给予学生选择在特定的目标专业领域内应用技能的机会。项目包括基础课程及数据科学应用领域的实习。要求提供GRE，无最低分数要求。托福100，雅思7.5。毕业生就业形势良好，就业率较高，可以进入工程技术、咨询、决策等领域。西北大学西北大学分析学理学硕士项目（MSiA program）由西北大学工业工程与管理科学学院开设，为期15个月。该项目的核心课程由统计学、机器学习、优化、数据库、数据处理组成，每一门课都已之前的课程为基础，强调在商业实际中的学术研究。申请要求方面，需要提供GRE分数，要求托福95，雅思7.5。适合本科工程、商学、计算机科学、数学、信息科学技术专业背景的人士。该项目面向商业，加上课程时间较短，有很多的实习机会，大部分学生毕业后选择直接工作，毕业生多进入金融领域。康奈尔大学康奈尔大学运筹学与信息工程硕士项目（数据分析方向）为期1年，共计30个学分，要求申请者拥有数学、工程、物理、化学、数学经济学等本科背景，且已经修读过微积分、概率论、统计、计算机编程、数据结构等课程。每年招收50人左右，其中中国人大约30个。该项目选课自由度很大，并且有选CS系课程的优先级，无论你是想学CS，IS还是商科，金融，统计，统统都可以选。这种选课的自由度放眼全美也是十分罕见的。申请者需要托福100（写作不低于20，听力不低于15，阅读不低于20，口语不低于22）；雅思7；GRE数学不低于166，阅读不低于165，写作不低于3.5；不接受GMAT。毕业生2015年平均起薪达到83925美元，大部分学生进入苹果，微软，甲骨文，Facebook等互联网公司。南加州大学南加州大学计算机（数据科学）理学硕士项目需要修满28个学分，要求课程读完GPA不低于3.0，班级规模较小，每年招收20-30人，偏向于理论研究方向。要求申请者提供GRE，托福：90-100（单项不低于20）；雅思：6.5-7（单项不低于6），不需要接受学校ISE测试，GPA3.0以上。该项目的毕业生可进入微软、百度等世界500强的企业机构。卡耐基梅隆大学卡耐基梅隆大学Heinz学院下设两个数据科学硕士项目：MSPPM Data Analytics track和MISM Business Intelligence & Data Analytics。一个偏技术导向，一个偏商科导向。这里只介绍技术型的MSPPM Data Analytics track项目。该项目分标准（Standard）、延伸（Extended）、快捷（Accelerated）三种修读模式，学制分别为16个月、20个月和12个月，总学分均为144个学分，每年招收学生较少。该项目要求提供GRE，不接受GMAT，托福100以上，雅思7以上。项目的综合性课程体系有助于学生习得专业技能与知识，以开发用于下一代大规模信息系统部署相关的技术层，以及分析这些系统生成的数据。毕业生就业形势良好，能够成为前沿信息技术、软件服务与社会传媒企业中备受青睐的软件工程师、数据科学家与项目经理人。佐治亚理工学院佐治亚理工学院的MS in Data Analytics项目是2015 Fall新开设的项目，有三个Track:Analytical Tools Track、Business Analytics Track、Computational Data Analytics Track。是跨学科硕士项目，根据以往的经验，这个学校的所有研究生项目都不太好申请，跟UC-Berkeley类似，申请难度较大。申请者需要提供GRE，且托福100，不接受雅思。学生有机会直接向顶级的国际商业智能权威机构、统计学与运筹学尖端分析技术的开发者，以及大数据与高性能计算领域的世界级领导者学习。毕业去向主要面向商业智能与决策支持。New York University纽约大学的MS in Data Science 以其超高的就业率一直人气颇高。这是一个2年制的项目，且拿到了STEM资质。班级规模30-40人，且50%为国际生。一般为期4个学期，要求学生有足够优秀的数学知识背景和一定的计算机科学基础知识，并且学习过微积分、线性代数、统计学、概率论以及计算机科学等课程。要求托福100，雅思7，接受GRE/GMAT。该项目跟CMU类似，有很多细分的项目，跟不同的院系合作设立，从偏技术到偏商业的都有，偏技术的相对好申请。北卡罗莱纳州立大学北卡罗莱纳州立大学分析学理学硕士项目是由高等分析研究所（Institute for Advanced Analytics）开设的全美第一个分析学硕士项目。NCSU analytics是分析学项目里的顶级老牌项目，但是学校综合排名不高。要求托福80（单项不低于18），雅思6.5（单项不低于6.5）；不要求GRE/GMAT，每年招收20-30人，其中国际生50%。

走进经济生活里的一切导读：2016年2月，教育部公布新增“数据科学与大数据技术”专业，北京大学、对外经济贸易大学、中南大学成为首批获批高校。次年，又有32所高校获批。此次248所高校获批“数据科学与大数据技术”专业，几乎是前两次获批高校的8倍。来源丨21世纪经济报道（ID：jjbd21）记者丨王峰 北京报道图片来源/ 图虫创意（资料图）“没有什么行业是没有数据的”“我认为没有什么行业是没有数据的。”清华-伯克利深圳学院数据科学与信息技术专业一年级硕士生王宇杰说。 他在去年9月从一名工科本科生跨学科进入了大数据专业。大数据专业正成为时下火热的高校新增专业。在4月28日举行的教育部新闻发布会上，教育部高等教育司副司长范海林介绍，2017年全国高校备案专业中，新增数据科学与大数据技术专业点250个，同比增加了近7倍。从中国人民大学、北京师范大学、厦门大学等知名大学，到一些地方院校均投入了这股热潮。王宇杰大二时在一次展会上不经意接触到了一款大数据可视化软件Tableau，由此对大数据产生了浓厚的兴趣。通过Tableau，王宇杰感受到，数据分析这个行业的潜力无可限量。随着移动互联网大数据时代的到来，数据量正在不断增长。未来，更多人将学会分析数据，并将数据的洞察运用到工作和生活中的方方面面。数据分析会从小众走向主流，人人都可以成为数据分析师。接下来的大学时间里，他参加了一些数据科学家训练营，和一些商业机构组织的训练营，还在慕课网站上自修了国外大学的大数据课程。他在2016年的Tableau可视化分析争霸赛北京赛区比赛中拿到了第一名。Tableau可视化分析争霸赛是全球可视化数据分析人士的年度饕餮盛宴，每年都会成千上万数据狂人参加这一比拼。这其中，既有来自各行各业的数据分析专家，也有像王宇杰这样的数据爱好者，而王宇杰是获奖选手中唯一一名大学生。通过这些活动，王宇杰结识了这个一不断壮大的数据分析社区，也让他对这个行业更加充满热情。大四时，王宇杰得到了保研的机会，“国内开设大数据方向研究生专业的大学并不多，主要有清华大学、北京大学、复旦大学、北京航空航天大学等，这是当时比较知名的几个高校。”王宇杰说。王宇杰得到了北大和清华的offer，权衡之后，他选择了清华-伯克利深圳学院，这是清华和伯克利合办的硕士研究生项目，不仅可以在清华拿到数据科学学位，还有机会到美国加州大学伯克利分校去进行为期9个月的学习，同时拿到相关学位。“我是清华-伯克利深圳学院招收的第二届硕士生，也就是说，大数据专业其实是一个非常崭新的学科，在我申请的那一年，相对来说，大家对这个概念还不是特别了解，当然已经有一定数量的申请者，远超我们实际录取的人数，但并不是那么的火爆。”王宇杰说。“到了我下面那届，就是招收第三届硕士生的时候，竞争就变得异常激烈，在短短一年时间里，这个专业成为了大家认可的非常有潜力的专业，大批的工程本科生，或者是数学、经济方面的学生开始申请我们这个方向，因此录取率直线下降。个人感觉在近几年内，竞争会变得越来越激烈。”他说。清华-伯克利深圳学院的数据科学与信息技术研究中心设有6个实验室，分别为传感器与微系统实验室、纳米器件实验室、物联网与社会物理信息系统实验室、未来互联网研究实验室、大数据实验室、智能成像实验室。“我想一般人会认为我们专业课的名称会比较高大上，像大数据分析、大数据基础等，的确会有这些，但从本质上来说，我认为我们学的课程跟数学、工程学这些基础学科没有太大区别，当然加入了一些新兴科技的课程，比如现在很火的深度学习、人工智能。”他告诉记者。王宇杰进入了智能成像实验室，学习和科研课题是关于计算机视觉。“用一句话来概括，我们要做的是赋予计算机人的视觉能力。怎么理解呢？以后是一个有大量机器人存在的世界，而机器人要跟人类进行交互，做一些基本的工作，必须要有视觉能力，看得懂周围的环境，所以我们做的事情就是通过技术的方法让计算机拥有人的这种视觉能力。”他说。热门专业：数据科学与大数据技术图片来源 / 新华社（资料图）3月21日，教育部公布了2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果。在新增备案本科专业中，“数据科学与大数据技术”最为热门。根据统计，共有250所高校新增“数据科学与大数据技术”专业，其中包括中国人民大学、北京师范大学、厦门大学等19所教育部直属高校。河南省21所高校新增该专业，为最多的省份。河北、山东、安徽、广东、江苏等省也有较多高校成功获批。2016年2月，教育部公布新增“数据科学与大数据技术”专业，北京大学、对外经济贸易大学、中南大学成为首批获批高校。次年，又有32所高校获批。此次248所高校获批“数据科学与大数据技术”专业，几乎是前两次获批高校的8倍。该专业备受高校青睐与国家大力支持大数据产业发展及该产业人才奇缺相关。国务院2015年8月曾印发《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，明确鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业，重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才。根据教育部上述2017年度高校本科专业备案和审批结果，此次共有60所高校获批“机器人工程”专业。“机器人工程”专业大热的背后，是人工智能行业的持续发展。3月6日，南京大学官网正式发布新闻，经研究决定，南京大学正式成立人工智能学院。今年政府工作报告中四次提及“智能”，并特别指出要“加强新一代人工智能研发应用”、“发展智能产业”。值得注意的是，从清华大学到地方高校，大数据专业成为普遍的时尚。“清华或者其他一般院校，在这个领域里对科研的贡献会有差异，但事实上，在如今的大环境之下，大家都想跟上时代潮流，所以我认为无论处于怎样的研究水平，敢于去跟上这个时代，就是挺好的一件事情。”王宇杰说。“大数据是一个概念，它包含的范围非常广，不同的专业方向，对外显示的名称可能都是大数据分析、大数据工程与技术，但是整个产业其实非常庞大，从前到后拥有一个很大的产业链。”他说。“我认为数据分析师这个称谓已经太过宽泛了，我觉得这个行业需要细分，未来会有专门做算法的工程师，专门做硬件实现的工程师，以及专门做理论推导的科研人员等。”他说。（编辑 戴春晨）

新加坡国立大学（2020年QS排名亚洲第一）新开了大热的数据科学项目——Master of Science in Data Science & Machine Learning (MDSML)!!这是一个怎样的项目？需要什么要求，适合什么背景的学生？一起随小编来看看~项目基本介绍由数学系，统计系和计算机科学系联合开设项目时长：1年（full-time）学费：45,000 新币申请费：50新币申请截止日期：2020年3月15日课程设置MDSML 项目是一个交叉学科，课程涉及计算机科学，数学和统计学，还结合了数据分析和机器学习的知识。项目共需要完成40个学分，核心课程与选修课程各20学分，具体课程设置如下图：申请要求本科学士学位适合理工科的学生（例如数学、应用数学、统计和物理专业背景）托福不低于85，雅思不低于6.0新加坡留学优势1、教育质量高，沿袭英联邦的教育体系，教学水平与国际接轨。2、世界顶尖名校：2020年QS世界大学排名中，新加坡国立大学和南洋理工大学并列11；在近两年的QS亚洲大学排名中，NUS和NTU也是轮流第一。3、学制短，时间和费用的性价比非常高。4、就业前景好，利于移民。5、社会安定，全球最安全的国家之一。……你想申请新加坡留学吗？如需进一步了解请锁定“毕达教育”哦！

如今，人工智能成为科技和商业领域最热门的话题，而数据科学领域则是作为其工作原理的基础大放光彩。数据科学的课程现在都包含了强大的人工智能，一些机构也已经在提供人工智能专业的本科学位。越来越多的学院和大学开设了这些课程，这表明了整个行业的期望，对于那些接受过正规培训和认证的人来说，将会有一个充满回报的机会。虽然人工智能和数据科学这两门先进学科现在已是大多数计算机科学本科学位的一部分，但只有在研究生阶段，学生才能真正开始发展自身的专业技能。一些世界上最好的以技术主导闻名的学院和大学都提供了这些学科的专业硕士学位课程。近日，福布斯网站发布了一份“2021 年十大最佳人工智能和数据科学硕士项目”榜单，榜单作者是政府和公司的战略商业和技术顾问 Bernard Marr，这也是最佳数据科学“本科课程”列表的后续文章。Bernard Marr 表示，这些大学或学院，都是这个研究领域的世界领导者，同时也是硅谷企业在前沿项目上的合作者。在这个水平上学习数据科学和人工智能，会让你在雇主眼中成为一个很大肯在技术专长上超过只有计算机科学学士学位求职者的人，这也可能是迈向博士学位的一步。但如果你的兴趣不是技术性的，而是以商业为导向的，那么也有一些 MBA 课程出现在人工智能领域，这也值得考虑。以下为榜单内容：1、麻省理工学院—商业分析硕士能在世界领先的科技学校学习数据和机器学习的实际应用课程，将会是你在该领域开启高级教育征程的好地方。对于任何一门硕士课程，通常会要求你先取得相关领域的本科学位，例如计算机科学或数学，但是通常会在这些精确的要求上添加一些灵活性。而另一条符合条件的途径是，你是否能在这个领域获得丰富的工作经验。麻省理工学院的硕士学位与大多数其他硕士一样，需要12个月的时间来完成，其目标是让学生获得知识和经验，开始与企业合作并解决他们的问题。2、斯坦福大学—统计学硕士：数据科学斯坦福大学是另一所技术上世界领先的美国大学，在具有全球意义的人工智能研究领域名闻遐迩，同时还传授给学生强大的实践技能，激发AI开发潜力。由于本课程专攻“以计算为中心的数据科学”，因此可以被认为比商业硕士更具理论性。该课程涵盖科学家和工程师的高级软件开发、多核计算和统计理论。然而，选修课可以在以下应用领域学习，包括数据驱动医学、神经成像技术、地统计学和社交媒体分析。3、卡内基梅隆—计算数据科学硕士卡内基梅隆大学是另一个美国著名学府，它在人工智能和数据科学方面的研究和成就举世闻名。这份榜单虽然并非是只针对美国的，但不可否认的是，美国在数据科学和人工智能方面有很多世界排名靠前的大学。在这里，你将站在Herbert Simon 和 Allen Newell这样举世闻名的科学家的肩膀上，而他们是现代人工智能开发的两位伟大先驱。4、伦敦帝国理工学院—商业分析硕士这一灵活的课程经常跻身于世界十大大学之列，通过商学院提供一年制、全日制或两年制的兼职课程，实现了学生的远程学习。课程包含大数据管理、分析算法和数据可视化技术。学生们也有机会在实习期间完成部分课程，并接受培训，以旁听咨询的身份在商业领域处理数据科学问题。5、巴斯大学—数据科学硕士英国的另一所卓越的数据中心是一所发展极为迅速的大学。其课程教授机器学习和高级分析算法所需的基本软件技能。数据科学软件技能模块还包括评估软件包和编程语言对实际任务的适用性。该课程的重点是核心能力和基础知识，而不是其他课程所涵盖的更实际的方面，并且学生可以选择在第二学期的研究任务中从事应用领域的工作。6、多伦多大学—应用计算理学硕士：数据科学在这所技术领先的加拿大技术类大学攻读应用计算硕士学位的学生可以专注于数据科学这一轨道。多伦多大学将实践作为课程的一部分，因此你有机会参加为期8个月的技术实习，在那里你开始将你正在学习的知识用于解决大数据、人工智能以及分析学的现实世界问题。7、赫尔辛基大学—数据科学硕士芬兰投入巨资培训本国学生，使其做好充分利用人工智能和数据科学这一大爆炸的准备，而其中大部分工作就是通过赫尔辛基大学进行的。在那里，学生可以选择专攻与机器学习、计算机视觉和高级分析相关的技术领域，或者是选择这些技术对应的实际应用。学生们将学习评估数据科学、AI技术和实践，以便将其与合适的任务相匹配，并将通过世界一流欧洲院校的高级学位极大地发展他们的就业前景。8、巴黎综合理工大学—商业数据科学理学硕士这所位于巴黎的商业和技术领先的学院提供了两年制硕士课程，专注于满足全球企业对具备训练有素特质的数据科学专业人员的需求。其明确的目标是培养具备技术和商业知识的双技能毕业生，并能领导行业数据和智能计算积极性。第一年的重点是统计学、数学和计算机编程，然后学生开始学习解决实际问题的技能，其中就包括使用数据和算法来解决商业挑战。9、清华大学—高级计算硕士中国目前在人工智能的发展方面已经处于世界领先地位，这所位于中国首都北京的大学硕士学位是国内人工智能和数据科学领域最受推崇的学位之一。实际上，语言障碍不会是该领域知识交流的首要问题，因为所有课程都是用英语授课的。该课程包含独自探索以及从一些国内最著名的专家那里深入了解机器学习、大数据和人机交互等主题，同时还与微软、IBM等与大学研究人员合作的大公司合作。10、香港大学—数据科学硕士香港大学计算机科学与统计与精算学院联合办学，被誉为亚洲学术研究的领先中心之一。无论是全职学习时间超过18个月，还是兼职时间超过30个月，学生都将获得机器学习和数据分析方面的专业技能。并且还能深入研究实际应用，包括社交媒体中数据的作用以及云计算的发展。作者简介：武汉维识教育科技有限公司专注于人工智能、机器人工程、智能制造、云计算、大数据、区块链、信息安全、互联网营销、健康护理等多领域、多层次「新工科」「新职业」人才培养与输送。公司立足湖北科教大省，辐射全国，提供专业共建、师资培训、联合实验室、科研项目合作、实习实训就业、职业技能培训等整体解决方案。同时与诸多产业领军企业建立战略合作关系，融合产业先进技术，为金融、医疗、教育、安防、交通、零售、制造、农业等行业用户，提供多维解决方案。在全国众多院校、企业、研究机构、投资界等多方合作发展中发挥纽带作用，为推动相关领域人才培养和产业发展贡献力量。

数据科学专业（专业代码1205J7）一、院系介绍 武汉大学数据科学专业开设于信息管理学院。信息管理学院是国际顶级信息学院联盟(iSchools)首个发展中国家成员、国际图书馆协会与机构联合会(IFLA)会员单位、美国图书馆协会(ALA)的国际成员单位，与联合国教科文组织、国际图联、美国图书馆协会等国际组织建立了长期稳定的合作关系，同美国、加拿大、英国等10余个国家(地区)的信息管理学院建立了良好的学术交流关系。学院共开设9个硕士学位点：图书馆学，情报学，档案学，信息资源管理，出版发行学，管理科学与工程，电子商务，保密管理，数据科学。其中，图书情报与数据科学学科于2017年入选国家“双一流”建设学科。学科以情报学国家重点学科建设为龙头，重点在情报学理论与方法、信息资源规划与管理、信息服务、信息计量、竞争情报、信息资源配置、信息组织与检索等领域开拓创新，彰显优势。通过承担一批国家及省部级科研项目，产出标志性研究成果，发表在国际高水平期刊上。二、招生专业及初试目录三、参考书目根据学校关于硕士研究生招生专业目录编制工作的通知精神，学院现已对硕士研究生入学考试初试科目进行调整，自2020年起（2019年9月份报名）按新方案实施，专业参考书目调整如下：四、分数线图1 武汉大学数据科学复试分数线图2 2019武汉大学信息管理学院复试方案注：复试分数线单科及总分均不低于国家线，如低于国家线，则调整至国家线；“少骨计划”及“退役大学生士兵计划”复试分数线待国家线公布后，由学校另行公告。官网链接：http://sim.whu.e.cn/编辑 | 易雅琪图片来源 | 网络

伴随着高速互联网、智能终端设备、和云存储的迅猛发展，商务实践数据以前所未有的速度积累。与此同时，新兴的数据分析算法（如统计学习、机器学习以及深度学习等）也日益成为未来商业领导者的核心竞争力。为了应对和拥抱未来商学教育新趋势，复旦大学管理学院针对企业当前对数据分析人才的强烈渴求，推出了数据科学与商务分析专业硕士项目，以全面回应企业在数字化时代所面临的人才痛点。昨天（18日），这个跨传统学科的新专业项目正式启动招生。复旦管院副院长郑明介绍，该硕士项目学生将系统性学习商务统计方法、商务决策模型、数据管理与挖掘技术等课程，从而具备应用定量方法处理与分析复杂商务数据、并应用于解决商务领域中的决策与管理等问题的能力，“该项目的推出旨在着眼未来，培养适应商务智能化发展趋势的管理精英；放眼国际，培养领导全球商务分析行业的技术领袖；立足上海，培养服务上海科创中心建设和智能金融科技建设的领军人才。”据悉，该项目招生对象为应届本科，推荐免试生为主，要求学生具备较强的数理基础、计算机编程能力。项目学制为期2年，全日制，课程设置方面统计学有关课程占40%、管理学方面课程30%、计算机和大数据占30%。2020年首届预计招生40-50人，达到学位要求者，授予应用统计（数据科学与商务分析方向）专业硕士学位。复旦管院校友、强生医疗高级生物统计分析师徐晶在发言中表示，数据科学不仅创造商业价值，也创造乐趣，每个行业都需要用到数据算法才能够实现高效发展，数据分析师和数据科学家将成为大数据时代最紧缺的人才。复旦管院陆雄文院长也表示，在迅猛发展的大数据时代，各行各业每天都会产生海量的数据，数据搜集和储存只是第一步，更重要的是懂得分析、应用这些数据。掌握数据分析技术的能力就是未来的竞争力，管理学院将以此来教育和培养我们的学生，让他们在各行各业发挥领导力，成为能够引领国家未来产业发展的人才，这也是我们项目的使命。据了解，数据科学与商务分析硕士项目旨在为政府、公司、企事业等提供数据分析与数据管理的高端人才，从而天生具有“特立独行”的基因：项目视角全面，以培养学生的数据分析理论基础、实际分析能力以及商业理解等视角来设置核心课程。项目师资雄厚，囊括统计学、物流管理、市场营销、信息管理、财务金融、计算机等专业的优秀师资以及业界专家。项目以丰富的实战案例为支撑，以市场营销、电子商务、物流管理、风险管理等领域的实际商业案例作为基础来展开分析，为学生带来“学以致用”的启发。项目还特别设计采用了双导师制，每位学生都将在校内导师和业界导师的共同指导下完成毕业论文。新民晚报记者 张炯强

11月21日，港中大（深圳）举办第五届研究生毕业典礼。我校数据科学理学硕士项目迎来第二届研究生毕业生。该项目的就业率达93%，平均年薪达人民币28.8万元。本篇就业报告，为你解读港中大（深圳）2020届数据科学理学硕士项目毕业生就业亮点。就业报告- 数据科学理学硕士2020届毕业生的平均年薪为人民币28.8万。- 2020届数据科学理学硕士毕业生就业率为93%，位于国内知名高校就业率前列。-在2020届所有的毕业生中，66%任职于科技型企业；17%任职于金融机构；11%任职于其他机构（高校、研究院、咨询、快消等）；1%自主创业；5%待定；。-12%（共7位）的学生选择继续学术深造，攻读博士学位。概览2020年11月30日，香港中文大学（深圳）数据科学理学硕士项目正式发布《2020届数据科学理学硕士项目毕业生就业报告》。数据科学理学硕士项目由香港中文大学（深圳）数据科学学院与经管学院共同开设，并与深圳市大数据研究院和深圳高等金融研究院合作，经过多方资源的整合和项目组师生的努力，数据科学2020届毕业生以优秀的就业成果交出了一份令人欣慰的答卷。就业率与就业薪资皆有亮眼表现数据科学理学硕士项目2020届毕业生中，93%的学生在毕业时拿到工作录取通知书，且平均年薪为人民币28.8万，超过广东省研究生平均薪酬水平102.7%，超过深圳平均薪酬水平141.7%（根据南方人才市场发布的《南方人才年度广东地区薪酬调查报告》显示，广东省研究生平均薪酬为11279元/月，深圳市平均薪酬水平为9458元/月）。其中，最高薪酬为68万人民币/年，中位值27.8万。年薪20万至68万的毕业生共占比70%。升学均为海内外知名高校数据科学理学硕士项目2020届毕业生中，另外还有12%的学生选择直接攻读博士学位。其中有3人选择了香港中文大学（深圳）理工学院攻读计算机与信息工程项目，1人进入香港中文大学（深圳）经管学院的金融项目深造。另外3位分别被香港城市大学金融工程专业、马里兰大学信息系统专业和悉尼大学碳市场专业的博士项目录取。超半数毕业生选择粤港澳大湾区就业超过半数（62.5%）的学生留在粤港澳大湾区就业，25%学生的就业区域分别为北京、上海和杭州。以上数据皆表明，作为香港中文大学（深圳）数据科学理学硕士项目毕业生，每位学生在就业市场中都表现出了很强的竞争力与吸引力，受到企业及科研机构的一致认可。浏览下方长图2分钟带您了解香港中文大学（深圳）2020届数据科学理学硕士毕业生的就业与升学情况来源：香港中文大学深圳

【基本情况】H同学基本情况毕业院校：211重点高校所学专业：金融数学学生成绩：GPA：3.5+，GRE：325+，TOEFL：100+录取院校：达特茅斯学院，乔治城大学录取专业： 数据科学入学时间：2020年秋【申请过程】H同学申请优劣势分析优势：1.211重点高校2.科研实习背景充足，Sci1篇，EI会议论文4篇3.学生目标精准，积极配合接受建议4.海外顾问与文书老师精心辅助指导劣势：1.GPA成绩略低2.学生时间有限，学业压力大，申请时间打算格外关键申请攻略：1.制定早申时间安排，遵循学生状况定制合理时间规划。2.学生内在特点和历史经历挖掘，个性化文书定制。3.针对于学生背景条件，科学制定选校策略。4.针对不同学校的面试特点经验有针对性的指导学生，面试效果显著。申请历程：H同学2018年9月加入服务，此时的H同学在北京一所211大学里刚入读大三，数学和经济学双学位，是个小小的学霸，成绩在年级里也异常突出，然而国内大学两年的学习总让他觉得“缺少些什么”，于是便动起了出国的念头。H同学斟酌要前往一个顶级的的精英名校，在申请规划师辅助他进行了各方面的精析后，明确为H同学冲刺TOP30的院校。如此的雄心当然也让导师们燃起了斗志，相信好好申请策划，H同学定能收获满意的录取。在硕士申请方向上，H同学起初有些摇摆不定。申请规划老师遵循他的优势、性格，帮助学生进行了相应的解读，也给出了一些专业抉择的建议，学生在中国科学院进行了一个国家电网数据分析科研的项目，H同学修读了数学和经济学两个学位，H同学积淀了大量的先修课，有着优质的计算基础和算法基础，这一点在数据科学这种技术类项目申请时转化成别人羡慕不已的优势，于是我们建议H同学进行数据科学专业申请。H同学同时拥有很强的自主性和行动力，H同学大学生活变得比其他人忙碌许多。首先是TOEFL和GRE考试，在清晰了学生的情况之后，我们为学生设计了一个细致的时间规划表，并在其备考过程中及时给予提供所需的资源和建议，事实证明，一切辛苦的付出都是具备价值的，最终刷至103分托福和325的GRE分数。大四上学期，H同学凭借其优质的成绩收获去世界银行实习的机会。国家电网科研和世界银行实习这两个项目不仅为学生增添了数据科学方面的知识，且让学生收获了两封知名老师的推荐信。让其软性背景更加充实，增强了他的申请竞争力。前期学生重心更多是放置于研究，实习和备考上，在学生收获理想分数后，我们便立马着手文书创作，在PS写作过程中，为了能让学生更有效地提供素材，海外文书老师整理了一份针对于H同学的素材搜集表，期待能最大限度地挖掘出学生的优势及想法。除记录下学生进行过的所有与专业相关的项目信息外，海外文书老师还从网上搜索了相关信息，增加对其反馈信息的理解，完成了CV、RL和PS的辅导。文书编创完成后，申请也相继完成。1月份，H同学收获了他的第一个OFFER，来自于乔治城大学。随后达特茅斯学院的OFFER也相继接收。现在，回首整个申请过程，我们帮助学生实现了梦想，同时也实现了我们自身的价值，再多的艰辛，再多的付出，都是值得的。

牛津大学 –MSc in Statistical Science该项目设置于牛津统计学院，特别关注现代计算密集型理论和方法，旨在培训解决实际的统计问题。具备选择适当的统计方法来解决给定的数据分析问题能力，在计算机上进行分析并能清楚，简洁地传达结果。结合了机器学习的统计课程。可以作为博士跳板，约1/3毕业生会选择继续深造。毕业生可在金融、经济、政府、科学、工业等领域工作。学制：12m，10月开学学费：26,405课程设置：分3个学期，每个学期8个星期。第1-2学期主要是授课，第3学期除了week long practical占一周时间，其他时间就是自己复习考试，然后暑假3个月写论文。考核主要有3部分，平时写Reports占25%，Final Exam占50%，Dissertation占25%。这个项目涵盖的内容十分广泛，而且课时很紧。本科要讲一个学期的东西，这里3-4节课就讲完。Core CoursesApplied StatisticsFoundations of Statistical InferenceStatistical ProgrammingComputational StatisticsStatistical Machine LearningBayes Methods.OptionsStochastic Models in Mathematical GeneticsProbability and Statistics for Network AnalysisAlgorithmic Foundations of LearningAdvanced Topics in Statistical Machine LearningAdvanced Simulation MethodsActuarial Science20Fall申请截止期：9.1开放，11.15，1.24，3.3申请和录取要求：具有高级数学和统计内容的本科学位，1.1/Upper 2.1学位，美本3.6/4.0，由于竞争激烈，基本都是1.1学位，建议国内申请者90+。雅思7.5(7) / 托福110(L22, R24, S25, W24)，不硬要G。近三年平均招生比例：47/482。录取案例：美本GPA3.8-数学统计经济triple major 辅修计算机，7-8门graate level课剑桥大学 –MASt in Mathematical Statistics该项目设置于剑桥数学系，剑桥数学系有两个分支系：1、应用数学与理论物理系（DAMTP）；2、纯数学与数理统计系（DPMMS，这个系还有一个子部门：统计实验室）。两个系一共提供3个硕士项目：1、MASt in Pure Mathematics纯数学硕士 2、MASt in Mathematical Statistics数理统计硕士 3、MASt in Applied Mathematics应用数学硕士。它们的名字统一被称为Mathematical Tripos，这几个专业的课程合起来被称为：Part III。Part III是为期9个月的数学硕士课程，课程涵盖范围广泛的纯数学、概率论、统计学、应用数学和理论物理学，以及那些通常不属于一级学位课程但仍是独立学习和研究必不可少的基础的高级课程。应用数学硕士、纯数学硕士、数理统计硕士三个专业的学生可以自由选择课程列表里的课程，但是必须要满足不同课程的前提条件，并考虑为最终的学位考试服务。Part III的学生中有不少是剑桥数学本科（Part II）的学生，他们学完硕士阶段后的学位是MMath，而其他来自世界各地的其他学生从Part III毕业后的学位是MASt。Part III的课程设置既有根据不同方向的不同课程，又鼓励学生跨方向选择课程。可以从应用数学与理论物理系（DAMTP）以及纯数学与数理统计系（DPMMS）及其下属的统计实验室提供的课程中，选择6-9门考试课程。这也是剑桥数学系最难进的专业，需要强大的数学背景。以上为offer收割机留学原创编辑，如需转载，请注明出处。学制：9m，10月学费：32,63620Fall申请截止期：9.2-2.14申请和录取要求：数学、物理、统计或者其他拥有大量重要高级数学基础的学科背景，1.1学位，美本3.7/4.0，中国本科学生建议90+。雅思7.0(R6.5, 其他7) / 托福100(25)，不硬要G。三个项目一共通常800人申请，310个offer，160个admission，90个internal admission。录取案例：北理工-统计，92.5/108/328帝国理工 –MSc Statistics该项目设置于帝国理工数学学院，为期一年的全日制课程提供了理论和应用统计方面的出色培训。学生可以选择多种选修模块，从而发展自己的专业兴趣，从而深入了解各种统计应用程序和方法。提供了统计硕士课程的六个stream。在申请时，申请人必须首先在“统计”中选择程序MSc，然后将选择其首选stream。MSc Statistics (General)MSc Statistics (Applied Statistics)MSc Statistics (Biostatistics)MSc Statistics (Data Science)MSc Statistics (Statistical Finance)MSc Statistics (Methods and Theory)学制：1Y学费：28,000课程设置：每个Stream的课程设置有所不同，以下列举MSc Statistics (General)、MSc Statistics (Data Science)两个Stream的课程设置。Core molesFundamentals of Statistical InferenceProbability for StatisticsResearch Project5月到9月之间完成一个全职的广泛研究项目Optional moles可以从以下两个/任一一个组合中选修，共计30–32.5个ECTS学分Group 1 (5 ECTS credits each)至少选择三门Advanced Statistical FinanceAdvanced Statistical TheoryBayesian MethodsBig DataBiomedical StatisticsData Science I: DataData Science II: ScienceGraphical ModelsIntroction to Statistical FinanceMachine LearningMultivariate AnalysisNon-Parametric Smoothing and WaveletsStatistical Genetics and BioinformaticsGroup 2 (7.5 ECTS credits each)Algorithmic Trading and Machine Learning (5 ECTS credits)Computational Stochastic ProcessesQuantitative Methods in Retail FinanceSurvival Models and Actuarial ApplicationsTime Series共计10–12.5个ECTS学分Algorithmic Trading and Machine LearningComputational Stochastic Processes*Quantitative Methods in Retail Finance*Survival Models and Actuarial Applications*Time Series*20Fall申请截止期：Rolling，建议1.31前提交申请和录取要求：2.1学位，中国本科学生建议85+(prefer90+)。面向统计、数学、工程、物理相关理工科具有高等数学内容的相关学科。雅思6.5(6) / 托福92(20), 不硬要G。有Skype面试。一般建议申请General/ Data Science方向，其他方向极少录中国学生。录取率也很低，General方向每年大概发放35个左右中国学生offer，Data Science大概15个左右中国学生offer。录取案例：985，GPA 3.8，托福102，GRE322，两段校内科研 UCL – MSc Statistics该项目设置于UCL数学与物理科学学院。该计划采用基础广泛的统计方法，涵盖了现代统计学思想，包括应用的贝叶斯方法，广义线性建模和面向对象的统计计算，以及传统统计学理论和方法的基础。理论知识偏多的，对编程没有太高的要求。学费：28,290课程设置：需修满180学分，必修60学分，选修60学分，论文60学分。Compulsory molesFoundation Course (not credit bearing)Statistical Models and Data AnalysisStatistical Design of InvestigationsStatistical ComputingApplied Bayesian MethodsOptional moles（至少2门）Decision and RiskStochastic SystemsForecastingStatistical Inference (compulsory for students needing to reinforce this area)Medical Statistics IMedical Statistics IIStochastic Methods in Finance IStochastic Methods in Finance IIFactorial ExperimentationSelected Topics in StatisticsBayesian Methods in Health EconomicsQuantitative Modelling of Operational Risk and Insurance AnalyticsDissertation/report完成10,000-12,000字毕业论文20Fall申请截止期：11.1-3.13申请和录取要求：数学、统计等数理背景强的相关专业，至少具备大学水平的数学方法、线性代数、概率、统计知识。2.1学位，中国学生建议85+。雅思6.5(6) / 托福92(RW24, SL20)，不硬要G。申请难度较大，往年中国学生约500+申请量，75左右offer量。收割机录取案例：对外经贸+曼大2+2，保险+数学与金融数学，81.4+3.57其他案例：华南理工大学+爱丁堡大学2+2，数学与应用数学+统计，GPA 3.0+、爱大85+，IELTS 7UCL – MSc Data Science该项目设置于UCL数学与物理科学学院。该项目将计算机与统计技能相结合，以解决数据驱动问题，在市场营销、制药、金融、管理等领域均有强大需求。偏理论性的专业，该课程从入门级开始，结合了核心统计和机器学习方法方面的培训，以及一系列可选模块，涵盖了统计计算和建模方面的更多专业知识。学费：31,040Introction to Statistical Data ScienceIntroction to Machine Learning从统计科学模块中选择至少2门，包括：Decision & Risk从计算机科学模块中选择最多2门，包括：Affective Computing and Human-Robot InteractionStatistical Natural Language ProcessingInformation Retrieval & Data Mining申请和录取要求：数学、统计、计算机等数理背景强的相关专业，至少具备大学水平的数学方法、线性代数、概率、统计、计算机编程知识。2.1学位，中国学生建议85+。雅思6.5(6) / 托福92(RW24, SL20)，不硬要G。申请难度较大，往年中国学生约500+申请量，40左右offer量。以上为offer收割机留学原创编辑，如需转载，请注明出处。LSE – MSc StatisticsLSE统计学设置于统计学系，强化培养学生在社会科学、经济学和金融等领域中的统计应用。使学生具备成为专业统计人员的工作能力，培养分析和批判性解释数据、建立真实情况的统计模型，及各种编程工具和统计软件的使用。必修课程提供概率论和统计学方法和原理，为更高级的统计建模、计算方法、统计计算和高级概率论的选修课程奠定基础。毕业生将被Royal Statistical Society授予Graate Statistician (GradStat)。学制：9m学费：22,608课程设置：Paper 1ST425 Statistical Inference: Principles, Methods and Computation (1.0)Papers 2 & 3 (Courses to the value of 2.0 unit(s) from the following)ST405 Multivariate Methods (0.5) #ST416 Multilevel Modelling (0.5) #ST418 Non-Linear Dynamics and the Analysis of Real Time Series (0.5) #ST422 Time Series (0.5) #ST442 Longitudinal Data Analysis (0.5) #ST443 Machine Learning and Data Mining (0.5) #ST444 Statistical Computing (0.5)ST445 Managing and Visualising Data (0.5)ST446 Distributed Computing for Big Data (0.5) #ST449 Artificial Intelligence and Deep Learning (0.5)ST451 Bayesian Machine Learning (0.5) #MY459 Special Topics in Quantitative Analysis: Quantitative Text Analysis (0.5) #MY461 Social Network Analysis (0.5)Paper 4 (Courses to the value of 1.0 unit from the following)ST409 Stochastic Processes (0.5) #ST411 Generalised Linear Modelling and Survival Analysis (0.5) #ST426 Applied Stochastic Processes (0.5)MA407 Algorithms and Computation (0.5) #MA427 Mathematical Optimisation (0.5) #MY456 Survey Methodology (0.5) #MY457 Causal Inference for Observational and Experimental Studies (0.5) #SP431 Population Analysis: Methods and Models (0.5) #Other courses may be taken with permission, except for: ST429, ST433, ST436, ST439, ST440, MA415, MA416, MA420 and any courses indexed FM.20Fall申请截止期：Rolling，funding deadlines：27 April 2020申请和录取要求：2.1学位，中国学生建议85+。不限专业，要有大量统计和数学课程基础；雅思7(6.5) / 托福100(R23L22W24S22)；GMAT/GRE非强制要求，非英本的申请者强烈建议提交。2018年申请和录取数据：19/277。西财-经济统计，3.7/7/324，实习：BBD数据分析、家庭金融调查；多段学术课题项目经历，滑铁卢交换1年西财-经济统计，3.9/95/310，滑铁卢交换1年西财-经济统计，86.31/7/314，滑铁卢交换1年独家案例｜非高绩斩获G5 LSE统计学LSE – MSc Data Science该项目设置于统计系，提供数据科学方法方面的培训，强调统计。学生将获得理论上的全面基础知识以及数据科学的技术和实践技能。毕业生的数学理论学习将达到较高的水平，同时将获得的技术和实践技能将使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中的问题。数据科学计划的必修课程将为学生提供有关数据，计算技术和统计分析的一些基本方面的全面介绍。然后，学生将从众多选项中选择课程，包括人工智能和深度学习，贝叶斯机器学习和大数据分布式计算，金融统计和统计计算。该程序将传统讲座与计算机实验室课程相结合，学生将在其中使用数据来使用编程工具完成动手练习。Capstone Project的合作公司实力强大包括Adobe Research, Alpha Telefonica, Facebook, Microsoft, and Tesco。学费：29,760MY470 Computer Programming (0.5)如果已经有先前的MY470知识，则可以修读Paper 5的0.5学分课程。Paper 2Paper 3ST447 Data Analysis and Statistical Methods (0.5) #如果已经有先前的ST447知识，则可以修读Paper 5的0.5学分课程。Paper 4Paper 5 (Courses to the value of 1.0 unit(s), including at least 0.5 unit(s) of ST courses from the following)MA424 Modelling in Operations Research (0.5) #ST429 Statistical Methods for Risk Management (0.5) #ST436 Financial Statistics (0.5) #Paper 6ST498 Capstone Project (1.0)申请和录取要求：2.1学位，中国学生建议85+。不限专业，要有大量数学课程，如统计，科学，金融，数学等数理学科背景；雅思7(6.5) / 托福100(R23L22W24S22)；GMAT/GRE非强制要求，非英本的申请者强烈建议提交。2018年申请和录取数据：16/638；19年数据有所提升，中国学生offer量约25左右。以上为offer收割机留学原创编辑，如需转载，请注明出处。LSE – MSc Quantitative Methods for Risk Management该项目设置于LSE统计学院，提供有关概率、统计和计算方法的深入培养，运用量化分析方法，把控包括但不仅限于经济、金融、保险等行业引起的风险。该计划是LSE为及时响应业界对风险管理、金融、保险等相关行业对定量分析风险管理人员的强烈需求而设立，前身为MSc Risk and Stochastics。该项目将培养学生在理论和实践方面采用各种定量方法来度量和减轻金融和保险风险。涵盖了从数学金融、精算科学，到统计学和计算科学的各种学科；接受使用真实的金融数据有关实际问题和案例研究的培训。囊括LSE统计系下世界一流的研究方法，包括现代金融、精算数学与统计领域的先进知识。旨在为毕业生准备进入金融、保险行业、监管机构，以及应用和理论研究领域的各行业专家奠定夯实基础。课程设置：正式课程开始前，需要在9月初参加为期两周的MA400课程。正课需要完成总共4 Units课程，包含8门必修+选修。其中必修课程4门2 Units，涉及概率模型、统计方法，以及保险、金融中的风险理论；选修课程方面4门2 Units，可从统计、数学、金融相关课程中进行选择。根据入读学生反馈，课程偏数学偏理论。Introctory CourseMA400 Financial Mathematics and Quantitative Methods for Risk Management (0.0)ST409 Stochastic Processes (0.5)ST429 Statistical Methods for Risk Management (0.5)ST433 Computational Methods in Finance and Insurance (0.5)Students can also take the following non-assessed non-compulsory course:MA432 Programming in C++ (0.0)ST439 Stochastics for Derivatives Modelling (0.5) # 20/21将替换为其他课程Paper 5Courses to the value of 1.0 unit(s) from the following:MA411 Probability and Measure (0.5)MA416 The Foundations of Interest Rate and Credit Risk Theory (0.5)MA420 Quantifying Risk and Modelling Alternative Markets (0.5)ST422 Time Series (0.5)ST436 Financial Statistics (0.5)ST440 Recent Developments in Finance and Insurance (0.5)ST443 Machine Learning and Data Mining (0.5)ST446 Distributed Computing for Big Data (0.5)ST448 Insurance Risk (0.5)ST451 Bayesian Machine Learning (0.5)FM404 Forecasting Financial time Series (0.5)FM441 Derivatives (0.5)FM442 Quantitative Methods for Finance and Risk Analysis (0.5)MA409 Continuous Time Optimisation (0.5)ST452 Probability and Mathematical Statistics I (0.5)ST453 Probability and Mathematical Statistics II (0.5) Additional course 1Students taking FM442 can apply for a place on the following non-assessed computer course:FM457 Applied Computational Finance (0.0)Additional course 2Students can also take the following non-assessed course taken in addition to the required five compulsory half unit courses and three half units of optional courses detailed above:MA422 Research Topics in Financial Mathematics (0.0)20Fall申请截止期：Rolling，早申早录申请和录取要求：2.1学位，中国985/211需85+，其他90+，偏好本科背景为：精算、数学、统计、或数理经济/数理金融、保险等数学背景强的学生。IELTS 7(6.5) / TOEFL 100(R23,L22,W24,S20)，注：LSE从20Fall开始提高了语言小分要求；但今年由于受疫情影响，学校同时也给出了比较宽松的语言政策。不硬性要求GMAT/GRE，但从经验来看，国内本的同学建议提交，有加分作用。申请材料方面：文书要求不超过500字；需要提供数学/统计学相关课程说明文件。18Fall：申请量515，入学量35；19Fall：申请量505，Offer量65，中国学生申请量385，中国学生Offer量48（数据来源网络，仅供参考）。中国录取学生方面，以985/财经211、2+2、海本背景为主。中国学生占比比较高，往年每年入学人数约30人左右，其中约50%-60%为中国学生。西财-数学与应用数学，3.6/104/315西财-数学与应用数学，3.8/7/331以上为offer收割机留学原创编辑，如需转载，请注明出处。