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　　1.哈佛大學 SM Data Science

　　項目隸屬SEAS工程與應用科學學院(School of Engineering and Applied Sciences)下的IACS (Institute for Applied Computational Science)學院內(nèi)。這個項目成立于2018年，是一個相對較新的研究生項目，由統(tǒng)計系和計算機科學系聯(lián)合開辦。

　　該項目重點關(guān)注可復制數(shù)據(jù)分析、協(xié)作問題解決、可視化與通信，以及數(shù)據(jù)科學涉及的安全和倫理問題等話題。

　　從課程設(shè)置來看，包括“數(shù)據(jù)科學概論專題”、“計算機科學系統(tǒng)”、 “統(tǒng)計推斷”、“貝葉斯數(shù)據(jù)分析”、“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法”、“機器學習”等。因而需要申請者有較強的數(shù)學基礎(chǔ)，最好要有微積分、線性代數(shù)、概率統(tǒng)計等數(shù)學先修課背景。

　　該項目面向應用科學，對coding要求較高，需要至少精通一門編程語言，如Python, R 等，并對計算機科學有基本認識。建議有CS，統(tǒng)計和數(shù)學背景的同學進行申請。

　　2.哥倫比亞大學 MS in Data Science

　　哥倫比亞數(shù)據(jù)科學項目的學生有機會與業(yè)內(nèi)的合作伙伴公司和世界級的教授互動。學生也可以選擇以創(chuàng)業(yè)為重點的選修課程，或選擇其中一個課程中心涵蓋的學科領(lǐng)域。

　　數(shù)據(jù)科學項目由文理院校統(tǒng)計系，工程與應用科學學院計算機科學系，和工業(yè)工程與運籌學系聯(lián)合開設(shè)。

　　數(shù)據(jù)科學項目為期一年，畢業(yè)需要30學分，項目課程由計算機科學必修課、工程學必修課、統(tǒng)計學必修課和選修課組成。

　　先修課程包括以下：

　　數(shù)學類課程：微積分， 線性代數(shù);

　　計算機類課程：計算機編程入門課程;

　　注意：哥大工程與應用科學學院(SEAS) 不接受同時申請多于一個的碩士項目!

　　3.杜克大學 Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)

　　該項目是由 Information Initiative 研究院和 Social Science Research Institute 社科研究院兩個機構(gòu)在2018年開始合辦。課程 2 年制，必修課課程很硬核，required summer internship 和 One-year capstone project 都有。項目規(guī)模非常非常小，全球每年錄取 25 人到 30 人，其中中國國籍的學生有 20% - 30% 左右。

　　作為一個跨學科的項目，杜克大學的MIDS強調(diào)數(shù)據(jù)科學的跨學科方法，借鑒了多個領(lǐng)域的專業(yè)知識，包括計算機科學、統(tǒng)計學、社會科學和特定領(lǐng)域的研究，使學生能夠獲得對數(shù)據(jù)科學概念及其在現(xiàn)實世界中的應用的全面理解。

　　除此之外，其課程設(shè)置非常靈活，學生們可以根據(jù)自己的興趣和職業(yè)目標定制課程。學生可以在機器學習、數(shù)據(jù)可視化、自然語言處理等前沿領(lǐng)域內(nèi)選擇自己感興趣的課程。

　　4.布朗大學 Master's in Data Science

　　項目是1-2年制全職學習項目，旨在為學生提供理論和實踐結(jié)合的數(shù)據(jù)科學知識和技能，以應對數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的需求。該項目包含課程學習和實踐項目兩個部分，涵蓋數(shù)據(jù)科學的各個方面，如統(tǒng)計學、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)管理等。

　　選修課可與哈佛大學(Harvard University)以及羅德島設(shè)計學院(RISD)進行交叉選課，課程教師均來自著名教授和業(yè)界專家，能夠提供最前沿的數(shù)據(jù)科學知識和技能。

　　5.南加州大學 Master of Science in Computer Science(Data Science)

　　該項目時長為2年，為學生提供了計算機科學的核心背景和專業(yè)的算法，統(tǒng)計和系統(tǒng)專業(yè)知識，用于獲取，存儲，訪問，分析和可視化與能源，環(huán)境，健康，媒體，醫(yī)學和交通等不同現(xiàn)實世界領(lǐng)域相關(guān)的大型，異構(gòu)和實時數(shù)據(jù)。

　　申請者須具備計算機本科背景或者本科具備計算機相關(guān)核心課程和數(shù)學課程。

　　6.紐約大學 MS in Data Science

　　紐大MS in Data Science設(shè)立在Center of Data Science(CDS)下面(CDS附屬在Courant下，Courant應用數(shù)學專排第一)，是世界上第一個專門為數(shù)據(jù)科學開設(shè)的碩士項目。

　　課程設(shè)置很成熟，旨在為數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域培養(yǎng)并輸送真正的data scientist。教育質(zhì)量和業(yè)界口碑都很不錯，并配有強大的師資力量和學術(shù)資源，因此申請難度也在逐年增加。

　　課程設(shè)置：該項目課程時長2年，每年有春秋兩個學期，共36學分，每門課3學分，12門課，平均每個學期修3門課，每學期GPA不能低于3.0。課程組成是：required course + general elective + track course;其中track course又分為四個方向：Data Science Track，Data Science Physics Track，Data Science Biology Track，Data Science – Biomedical Informatics (Medical School)。

　　此外，學生還要完成一個capstone project。在項目過程中，學生要把學到的理論知識融入到實際應用中，親身體驗從收集和處理數(shù)據(jù)，到尋找并設(shè)計解決問題的最佳方案，再到實施解決方案的全過程。

　　7.羅切斯特大學 MS in Data Science

　　項目為學生提供了數(shù)據(jù)科學基礎(chǔ)和應用方面的強大背景，并獲得了紐約州的認可。專為具有科學、工程、數(shù)學或商業(yè)任何領(lǐng)域背景的學生設(shè)計，可以在兩到三個學期的全日制學習中完成。

　　學生可以選擇廣泛探索數(shù)據(jù)科學，或集中研究以下應用領(lǐng)域之一:計算方法、統(tǒng)計方法、健康和生物醫(yī)學科學、商業(yè)和社會科學。

　　碩士學生要完成一個學期的實習項目，而不是碩士論文。實習項目讓學生體驗到在行業(yè)中工作的滋味——利用贊助機構(gòu)提供的數(shù)據(jù)進行真實世界的分析項目。

　　8.斯坦福大學 MS Statistics - DS

　　大數(shù)據(jù)在工程和應用科學領(lǐng)域的重要性日益增加，促使統(tǒng)計學系開設(shè)了一個碩士課程，以計算為重點培訓數(shù)據(jù)科學方面的學生。

　　這一重點碩士課程是在現(xiàn)有統(tǒng)計學碩士和數(shù)據(jù)科學與分析學碩士的框架下發(fā)展起來的。在成功完成數(shù)據(jù)科學碩士學位的學生將準備繼續(xù)相關(guān)的博士項目或作為數(shù)據(jù)科學專業(yè)的工業(yè)。完成碩士學位并不是獲得統(tǒng)計學博士學位的直接途徑。

　　數(shù)據(jù)科學方向培養(yǎng)強大的數(shù)學、統(tǒng)計、計算和編程技能，此外還通過數(shù)據(jù)科學和其他感興趣領(lǐng)域課程的一般和重點選修課要求提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)科學教育。

　　9.賓夕法尼亞大學 MSE in Data Science

　　賓夕法尼亞大學的數(shù)據(jù)科學碩士(MSE)為學生準備了廣泛的以數(shù)據(jù)為中心的職業(yè)生涯，無論是技術(shù)和工程，咨詢，科學，決策，或理解文學，藝術(shù)或通信模式。

　　數(shù)據(jù)科學專業(yè)通常需要一年半到兩年的時間完成。它將機器學習、大數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計學等核心主題的前沿課程與各種選修課結(jié)合在一起，并提供將這些技術(shù)應用于專業(yè)領(lǐng)域(深度領(lǐng)域)的機會。

　　深度領(lǐng)域提供了預備課程和數(shù)據(jù)科學應用領(lǐng)域的論文或?qū)嵙暋撛诘膶I(yè)領(lǐng)域包括網(wǎng)絡(luò)科學(沃倫網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)科學中心)、數(shù)字人文(普萊斯數(shù)字人文實驗室)、生物醫(yī)學(生物醫(yī)學信息學研究所)和公共政策(賓夕法尼亞沃頓預算模型和安內(nèi)伯格公共政策中心)——以及更傳統(tǒng)的計算機與信息科學和電氣與系統(tǒng)工程的機會。對于有興趣將數(shù)據(jù)分析和建模應用到工程和物理科學的其他領(lǐng)域的學生，賓大提供了科學計算的專業(yè)和協(xié)同項目。

　　基于賓大工學院的優(yōu)勢，課程不僅融合了DS核心知識，還涵蓋機器學習、大數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計學等，更重要的是選課自由度很大，而且提供的選修課DS應用領(lǐng)域的廣度也很夠，算是DS項目里課程非常全的了。

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