美国研究生数据科学项目申请要求解析

　　一、美国研究生数据科学项目申请

　　本科是计算机科学CS的同学，是最符合申请条件的，因为大多数数据工作都是通过编程和数据库的相关手段进行的，同时学过统计、微积分、高级语言。

　　其次，本科背景是统计、数学或应用数学，且有一定编程基础的同学也可以申请，这都是很好的专业匹配。

　　最后，商科背景出身，但量化背景较强的商科专业，比如金工，但又希望能选择一个STEM专业的同学，那DS显然也是个非常好的选择。

　　所以说，如果你有比较强的编程背景，又有比较好的数理基础，那你就很有竞争力;而纯商科背景的同学，如果没有强的量化背景，或者不懂编程，那建议还是数据科学DS和商业分析BA混合申请，因为商业分析更加偏商科，开在商学院，对商科背景接纳程度大很多。

　　Data Science更重视的是数据思维能力，需要有一定的开发基础。毕业生基本上从事的是数据相关的工作，比如数据分析，数据产品，大数据相关的开发或者算法之类更高级的数据岗位。数据岗位的技能要求不是单一的，根据具体岗位和业务性质，来判断人员偏重哪个方向，需要更高的逻辑思维能力，和基础的开发能力。

　　二、美国研究生数据科学项目推荐

　　哈佛大学 SM Data Science

　　项目隶属SEAS工程与应用科学学院(School of Engineering and Applied Sciences)下的IACS (Institute for Applied Computational Science)学院内。这个项目成立于2018年，是一个相对较新的研究生项目，由统计系和计算机科学系联合开办。

　　该项目重点关注可复制数据分析、协作问题解决、可视化与通信，以及数据科学涉及的安全和伦理问题等话题。

　　哥伦比亚大学 MS in Data Science

　　哥伦比亚数据科学项目的学生有机会与业内的合作伙伴公司和世界级的教授互动。学生也可以选择以创业为重点的选修课程，或选择其中一个课程中心涵盖的学科领域。

　　数据科学项目由文理院校统计系，工程与应用科学学院计算机科学系，和工业工程与运筹学系联合开设。

　　数据科学项目为期一年，毕业需要30学分，项目课程由计算机科学必修课、工程学必修课、统计学必修课和选修课组成。

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