美国研究生数据科学专业介绍

　　一、专业定义

　　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、申请背景

　　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%。

　　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：

　　1.两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)

　　2.线性代数(Linear Algebra)

　　3.统计与概率论(Probability and Statistics)

　　4.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。

　　三、成绩要求

　　1. GPA：这个最为重要，申请前30的项目总体建议不能低于3.5/4，竞争激烈的项目不低于3.7，个别学校比如范德堡需要提前做WES评估。

　　2. 托福：申请前30项目必须要考到100+，大部分项目托福要求100，哥伦比亚大学公布过2017级平均托福录取分为106.5，斯坦福公布过录取平均托福分数在110左右。

　　3. GRE：这两年因为疫情，大部分的项目对于GRE要求为可选，建议目标分数325+，NYU公布的平均录取GRE各部分平均分数：159.3(阅读)+167.4(数学)+4.14(写作)。

　　四、就业情况

　　数据科学总体就业情况还不错，市场需求比较大。常见的就业职位包括：数据分析师，数据工程师等。

　　以纽约大学的就业报告举例如下：

　　70.18%的毕业生在毕业时已找到全职工作，主要去向三个行业：技术科技类公司(51.61%)，金融行业(22.58%)，生物技术和健康产业(6.45%)。2021届毕业生年薪范畴为110,000-125,000美金。

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