首先，想申请美国大学的数据分析，一般需要具备以下几项技能：
- 计算机能力
编程计算机技能，比如Haoop、Mahout等开发处理技术。另外还需要具备使用SPSS、SAS等统计分析软件的技能，以及于此密切相关的开源编程语言R语言
- 数学、统计等相关专业背景
- 数据可视化
对数据中所包含的意义进行分析、开发WEB原型，使用外部API将图表、地图、Dashboar等其他服务统一起来
- 数据分析与商业决策
在未来，数据分析与商业决策相结合的复合型人才是最被社会所需要的。有利用IT知识进行商务决策的，有利用IT技术开发模型算法的，也有结合业务知识分析行业热点的。
以下是几所知名院校的相关项目，值得推荐！
哈佛大学Harvar University
数据科学理学硕士
该课程由计算机科学和统计学院联合领导，核心课程包括：
AC 209a数据科学1：数据科学导论
AC 209b数据科学2：数据科学的高级主题
高级科学计算：数据分析、推理和优化的随机方法
CS207计算科学系统开发
数据科学中的批判性思维
招生标准：
在 数学、计算机科学、统计学或科学计算 方面有突出表现，在本科研究中探索计算或统计方法，或通过独特的专业成就，具有高级计算工作能力的候选人。
“申请我们的硕士课程没有正式的先决条件。然而，成功的申请者需要有足够的计算机科学、数学和统计学背景——包括至少一种编程语言的流利程度，以及微积分、线性代数和统计推理的知识。”
芝加哥大学University of Chicago
分析理学硕士
申请要求：
- 三封推荐信
- Resume/CV
- 学士学位或两年以上相关工作经验（相关工作经验包括信息技术、计算机科学、数学和统计学等领域的背景；或商业、经济学、医学和化学等社会或生物科学的背景；或已获得 MBA 学位的人。）
- 官方 GRE/GMAT 成绩（无最低分数要求）
- 微积分 1 和微积分 2（无最低成绩要求）
- GPA – 3.0 或以上
- 最低托福 104（每个小节不低于 26）或雅思 7（无分项要求）
费用： 每门课程4,965美元
南加州大学University of Southern California
南加大开设了多个数据分析类专业，比如分析学、应用数据科学、空间数据科学等。 其文理学院下的空间经济学和数据分析（Spatial Economics an Data Analysis）专业属于STEM领域，在申请中非常热门。
课程包括：
微观经济分析和政策
空间思维概念
空间计量经济学
计量经济学实践
空间分析等
国际生申请：
- TOEFL最低61分 ； 雅思最低5.5分；
- 接受不同专业背景申请者，但建议完成GIS和/或遥感入门课程以及宏观经济学和微观经济学原理的本科课程；
