美国数据科学硕士项目介绍

　　一、基本信息

　　数据科学项目主要是面向职业培训、侧重工业界需求，所以设置博士学位的学校比较少。为了符合工业界需求，数据科学项目课程都很实际，侧重培养学生实际动手能力，课程一般不涉及理论知识。

　　如果要读博士，申请统计和生物统计专业最对口，其次是计算机或者电子工程里做机器学习、数据挖掘这些相关方向的。另外，数学、IEOR、经济等专业也有少数博士生做的方向可以转到数据科学上。

　　二、就业方向

　　数据科学较为热门的就业方向主要有:机器学习工程师(Machine Learning Engineer)、数据分析员(DataAnalyst)、数据科学(Data Scientist)。

　　数据科学硕士毕业生很大一部分人去IT产业从事大数据的工作，比如Amazon或者Facebook，中国的淘宝或者京东也是这类专业的大雇主。

　　随着各行名业的数据增长，很多传统行业也需要这方面的人才，比如超市的顾客购物数据、信用卡刷卡记录、任何场合的实时监控录像等等都会产生bigdata，需要数据科学专业的人才来进行处理。

　　制药业、计算机软件、互联网、科研、IT技术服务生物技术，都是对数据科学专业人才需求最为旺盛的行业。从国防、互联网创业公司到金融机构，都需要能操作大数据项目的人来做创新驱动。

　　数据科学相关的岗位报酬极其丰厚。在硅谷，入门级数据科学家的收入已有六位数(美元)。

　　三、申请要求

　　1.GPA与标准化成绩要求

　　大多学校对GPA都有硬性要求为30，建议GPA3.5以上才有竞争力。大部分项目只接受GRE，针对GRE分数，学校般不做具体要求，但是根据往年的录取信息，大多数录取的学生的GRE都在320及以上。TOEFL/IELTS一般标配为100+/7+。

　　2.背景要求

　　不同学校对于申请者背景要求不同，通常来讲可以申请DS的专业包括:Computer Science计算机科学;Technologylnformation Systems 信息科学技术专业;Engineering 工程;Math Statistics数学统计学;Economics 经济学;Financeetc金融学;BusinessManagement 商业管理。

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