数据科学是一门涉及到统计,数据分析及其相关方法的科学，借用数据去“理解和分析实际现象”。它是以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科，以生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性的学科。美国大多数院校的Data Science属于STEM学科。
课程设置
项目时长两年，需要修完36个学分。
项目要求完成六门必修课，分别为数据科学导论，数据科学概率论与统计，机器学习，大总数和核心项目及展示。
第六门课程需要从六门课程里选择一门, 其他的选修课要根据不同的方向进选择。
共有7个分支方向：
数据科学
数据科学大数据
数据科学数学与数据
数据科学自然语言处理
数据科学物理
数据科学生物（2018年秋季新开）
数据科学-生物信息（2019年秋季新开）
申请要求
本科专业背景： 成功申请到NYU MSDS的申请人本科背景为统计，计算机，数学，工程类，经济类，商科，生物，物理和心理学。
GPA： 2017年入学的申请人的平均GPA为3.69。
先修课： 微积分I，线性代数，计算机编程类课程（Python, R）。此外，还需要修过微积分II，概率论，统计学或包含高级数学内容的高级物理，工程或计量经济学其中的一门课程。
工作经验： 很多在读生为应届生，也欢迎有工作经验的申请者 。
工作岗位
大多数毕业生都在Facebook，IBM，三星，Aetna和NBCUniversal Meia等公司担任数据科学家。9％是数据分析师，其次8.1％是Google Inc，Uber Avance Technologies和AIG的软件工程师，5.4％是FactSet，Apple或亚马逊的机器学习工程师。
工作行业
工作行业也存在很大差异。在金融服务业（17.4%）和技术业（28.5%）工作的人数占主导地位。专业服务、旅游服务和媒体是学生选择的第二最常见的行业。1.7%的学生从事专业服务，主要在纽约大学的不同部门工作，如纽约大学朗贡医学中心、大学环境研究部或法学院。
