數(shù)據(jù)科學(xué)(ds)是一門實(shí)踐性非常強(qiáng)的學(xué)科，你可以理解為它的基礎(chǔ)是統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)，在此基礎(chǔ)之上是數(shù)據(jù)分析在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。由于數(shù)據(jù)科學(xué)具有很強(qiáng)的跨學(xué)科性質(zhì)，因此數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目是歡迎不同背景學(xué)生的，當(dāng)然美國研究生DS專業(yè)也基本在1.5-2年內(nèi)讀完，下面就隨詳細(xì)來看看吧！
一、美國研究生DS專業(yè)讀幾年
參考美國研究生學(xué)制安排，DS專業(yè)學(xué)制時(shí)長均在2年內(nèi)，常見1.5-2年，參考下面這幾所高校：
1、斯坦福大學(xué)
計(jì)量和數(shù)學(xué)工程數(shù)據(jù)學(xué)碩士MS in Computational and Mathematical Engineering - DS Track
統(tǒng)計(jì)學(xué)方向數(shù)據(jù)科學(xué)碩士M.S. in Statistics: Data Science-讀1.5年
2、哈佛大學(xué)
數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士MS in Data Science-讀1.5-2年
3、賓夕法尼亞大學(xué)
數(shù)據(jù)科學(xué)碩士MSE in Data Science-讀1.5年
統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)碩士MS in Statistics and Data Science-讀1.5年
二、美國研究生DS專業(yè)學(xué)習(xí)內(nèi)容
美國DS數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的課程體系通常圍繞兩個(gè)主要“支柱”來構(gòu)建：
編程類課程：Python/R編程、SQL數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)處理(Hadoop/Spark)等;
數(shù)學(xué)類課程：包括線性代數(shù)、概率論與統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化方法、算法設(shè)計(jì)與分析、時(shí)間序列分析等。
以哈佛數(shù)據(jù)科學(xué)碩士(Harvard Master's in Data Science)舉例，核心課程包括兩節(jié)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)課程、一節(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)課程、一節(jié)統(tǒng)計(jì)類課程以及一節(jié)計(jì)算機(jī)類課程：
DS/ML類課程的設(shè)置上有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)科學(xué)，進(jìn)階數(shù)據(jù)科學(xué)以及機(jī)器學(xué)習(xí)三節(jié)，這三節(jié)課程會(huì)作為該項(xiàng)目學(xué)生的核心課程;
統(tǒng)計(jì)課程的設(shè)置上可以在5節(jié)課中選擇一節(jié)：統(tǒng)計(jì)推斷、線性模型、廣義線性模型、進(jìn)階統(tǒng)計(jì)推斷、線性與廣義線性模型;
計(jì)算機(jī)類課程則是4節(jié)課中選擇一節(jié)：進(jìn)階數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)戰(zhàn)課、計(jì)算科學(xué)數(shù)學(xué)模型、計(jì)算科學(xué)基礎(chǔ)、統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)算工具。
除了這三個(gè)主要方向的課程學(xué)習(xí)以及一些選修課外，學(xué)校還要求Thesis track的學(xué)生自己選擇一個(gè)研究主題，完成畢業(yè)論文(Thesis and Independent Research)。
三、美國DS研究生申請建議
數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的申請人需要盡快確定自己的specific track or domain：找到一個(gè)具體的分支不但會(huì)幫助同學(xué)們在申請中確定一個(gè)有說服力的故事線，也會(huì)對(duì)大家未來進(jìn)入就業(yè)市場找工作起到積極的作用
盡早規(guī)劃自己的背景提升：數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)在申請的過程中想要收獲心儀的offer，除了保持優(yōu)秀的GPA和寫出與眾不同的文書以外還有一個(gè)重要的因素——綜合背景(包括科研/實(shí)習(xí)/競賽等)，而綜合背景并非一個(gè)暑假或是幾個(gè)月就可以補(bǔ)充完整的，這就需要我們在大一或者大二就有意識(shí)地提升自己的背景
找到屬于自己的“亮點(diǎn)” or "X-Factor"：精準(zhǔn)地找到自己申請中的亮點(diǎn)或是與眾不同的地方，并巧妙的結(jié)合在文書中能夠幫助大家在如今“同質(zhì)化”居多的申請人中脫穎而出
頂級(jí)DS項(xiàng)目競爭激烈，建議盡早準(zhǔn)備，積累項(xiàng)目與實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。即使是CS或數(shù)學(xué)背景的申請者，也需證明在“數(shù)據(jù)理解+實(shí)際建?！鄙系哪芰?。
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