留学指南|美国数据科学专业申请解析

　　一、数据科学是什么

　　维基百科定义：数据科学(Data Science)是一门利用数据学习知识的学科，其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。数据科学技术可以帮助我们如何正确的处理数据并协助我们在生物学、社会科学、人类学等领域进行研究调研。此外，数据科学也对商业竞争有极大的帮助。

　　数据科学是一门结合计算机科学+数理统计+具体领域应用的交叉学科

　　二、美研数据科学项目开设情况

　　目前已经在美研院校大范围开设，我统计了一下，目前综合排名前30的院校中有24所学校开设了26个相关项目，总体选择丰富。数据科学项目多数开设在统计系下，也有开设在计算机系下，或者统计系和工程学院联合授课。

　　数据科学最常见的学科名称是Master in Data Science，也有部分学校命名为Master in Analytics，基本就这两类命名方式。

　　在学制上，所有数据科学项目都是1-2年完成，3个学期毕业，即秋季-春季-秋季这种学制安排最为常见，多数项目毕业要求为30个学分，修完10-12门课程毕业。

　　基本只提供秋季开学，只有约翰霍普金斯等少数几个学校提供春季开学。

　　三、美研数据科学项目本科申请背景要求

　　总体以数学、统计、工程、经济学这几类专业为主，没有绝对的本科专业要求，本科开设数据科学专业的学校数量相对没有硕士多，以杜克大学2021级学生为例：工程类背景占比34%;经济学占比24%;自然科学类占比10%。

　　参考美国西北的MS in Aalytics项目，美国西北大学这个项目对于纯数理背景的申请者偏好明显更高。

　　对于申请先修课程有严格要求，最常见的要求为：

　　两个学期的微积分课程，对应美本Calculus I & II，要求掌握多元微积分(Multivariable Calculus)

　　线性代数(Linear Algebra)

　　统计与概率论(Probability and Statistics)

　　编程语言(Computer Programming Language)，以Python和R最为常见

　　以上四门课程最为常见，个别项目还有其他高阶要求，比如微分方程、随机过程、SPSS/STATA等。

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