美国数据科学硕士介绍
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宋玟萱

美国数据科学硕士介绍

2019-09-12...

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美国数据科学硕士介绍

美国数据科学硕士介绍 数据科学由来及定义 : 数据科学在 20 世纪 60 年代已被提出,只是当时并未获得学术界的注意和认可, 1974 年彼得 . 诺尔出版了《计算机方法的简明调查》中将数据科学定义为: “ 处理数据的科学,一旦数据与其代表事物的关系被建立起来,将为其他领域与科学提供借鉴 ” 。 1996 年在日本召开的 “ 数据科学、分类和相关方法 ” ,已经将数据科学作为会议的主题词。 2001 年美国统计学教授威廉 .s. 克利夫兰发表了《数据科学 : 拓展统计学的技术领域的行动计划》,因此有人认为是克利夫兰首次将数据科学作为一个单独的学科,并把数据科学定义为统计学领域扩展到以数据作为现金计算对象相结合的部分,奠定了数据科学的理论基础。 数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化以及 ( 某一 ) 领域知识为理论基础,其主要研究内容包括数据科学基础理论、数据预处理、数据计算和数据管理。

数据科学前景: 全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡( McKinsey )出具了一份详细的分析报告,预计到 2018 年,大数据或者数据工作者的岗位需求将激增,其中大数据科学家的缺口在 140000 到 190000 之间,对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到 1500000 ! 其中对大数据处理需求最旺盛的行业包括:制药业、计算机软件、互联网、科研、 IT 技术服务、生物技术。事实上,大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚,在硅谷,入门级的数据科学家的收入已经是 6 位数了(美元)。

数据科学前景: ( 1 )机器学习工程师 Machine Learning Engineer 代表了技术含量较高的方向,工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题。一般需要 ship prouction coe ,做出来的是数据产品。 ( 2 )数据分析员 Data Analyst 工作内容俗称 analytics ( prouct analytics or business analytics ),从数据中提取 insight ,估计投资回报比,为产品方向提建议,所用工具一般较基础,比如写 SQL query 取数据、用 R/Python 做简单的分析、用 Tableau/Excel 作图比较常见,能自己开发 Dashboar 算是 analyst 里面技术强的 ; 工作需要产生各种形式的报告 ; 在统计层次上,懂基本 t-test 和线性回归即可。 ( 3 )数据科学家 Data Scientist 很多人说,我想做数据科学家,我想做机器学习,而这类职位就是大家想象中的那种。此类职位工作内容以高级建模为主,会针对复杂的问题来设计技术方案,比如 Uber 叫车的 ETA 、各种定价系统、 Airbnb 和金融行业的 Frau Detection 、 Amazon 物流管理, FB/Linkein 的社交网络或者 ebay/Airbnb/Uber 这样供需双方 Marketplace 市场规模的实验。这些例子,听上去就不是写 SQL 能解决的,也不是会写代码就能做出来的,都需要比较深的领域知识。

申请背景要求: 不论是陆本还是美本,在本科阶段就开设 Data Science 这个专业的学校并不多,所以大家不要一看自己专业名字和数据科学不搭边就觉得是转专业申请。 首先,本科是计算机科学 CS 的同学,是最符合申请条件的,因为大多数数据工作都是通过编程和数据库的相关手段进行的,同时学过统计、微积分、高级语言; 例如哈佛大学对于 MSDS 的本科背景要求是:希望有微积分、线性代数,熟悉概率和统计干涉、能使用至少 1 种编程语言,例如 Python 或 R ,了解计算机科学概念。 Prerequisites we expect from applicants inclue knowlege of calculus an linear algebra, familiarity with probability an statistical inference, fluency in at least one programming language such as python or R, an an unerstaning of basic computer science concepts. 其次,本科背景是统计、数学或应用数学,且有一定编程基础的同学也可以申请,这都是很好的专业匹配。 最后,商科背景出身,但量化背景较强的商科专业,比如金工,但又希望能选择一个 STEM 专业的同学,那 DS 显然也是个非常好的选择。 所以说,如果你有比较强的编程背景,又有比较好的数理基础,那你就很有竞争力;而纯商科背景的同学,如果没有强的量化背景,或者不懂编程,那建议还是数据科学 DS 和商业分析 BA 混合申请,因为商业分析更加偏商科,开在商学院,对商科背景接纳程度大很多。 建议可以从科研方面加强,在大学期间最好找和量化相关的科研,如果实在没有,可以把相关的课程大作业拿来用。再退而求其次,也可以是计算机软件、数据库相关。如果没有科研经历,那将是极大地硬伤。 此外,可以参加一些竞赛。竞赛的平台有很多,比如最近很火的 Kaggle ,再如阿里的天池、 SODA 、 WID 、数据嗨客等。 最后就是实习。实习最优选择应该是数据公司的数据岗,然而现实是这样的岗位由于太过重要,基本不会招实习生。所以建议找一些统计量化相关的或者计算机相关的实习。

2 Harvar University 哈佛大学 Grauate School of Arts an Sciences Master of Science in Data Science ■ 3 University of Chicago 芝加哥大学 Graham School of Continuing Liberal& Professional Stuies Master of Science in Analytics ■ 5 Columbia University 哥伦比亚大学 ① Institute for Data Sciencean Engineering M.S. in Data Science ② School of Professional Stuies M.S. in Applie Analytics ■ 5 Stanfor University 斯坦福大学 School: Department of Statistics Master of Science in Statistics: Data Science ■ 11 Johns Hopkins University 约翰霍普金斯大学 Whiting School of Engineering Master of Science in Data Science ■ 11 Northwestern University 西北大学 McCormick School of Engineering anApplie Science M.S. in Analytics ■ 14 Cornell University 康奈尔大学 ① School of Operations Research &Information Engineering Master of Engineering-Data Analytics ② School: Department of StatisticalScience MPS in Applie Statistics ( Option II: DataScience ) ■ 20 Georgetown University 乔治城大学 Grauate School of Arts an Sciences M.S. in Analytics ■ 21 University of Southern California 南加州大学 Viterbi School of Engineering MS in Computer Science – Data Science ■ 25 Carnegie Mellon University 卡耐基梅隆大学 School of Computer Science Master of Computational Data Science ( MCDS ) ■ 25 University of Virginia 弗吉尼亚大学 Data Science Institute M.S. in Data Science ■ 30 New York University 纽约大学 Center for Data Science Master of Science in Data Science

美国热门数据科学硕士研究生项目

哥伦比亚大学 哥伦比亚大学的 MS in Data Science 项目处于美国数据科学硕士申请难度的第一梯队。该项目为期 1 年,学生共需修读 30 个学分,无需撰写毕业论文。该项目开设获得专业成就认证必需的四门基础课程,学生可以在此课程基础上将数据科学技术运用于各自的兴趣领域。 该项目要求申请者拥有一定的数学及编程基础,最好学过微积分、线性代数、计算机编程等课程,没有强制性的工作经验要求,有的话也会为申请者加分。 项目的学生将有机会从事包括毕业项目在内的独创研究,并与行业合作伙伴以及教学人员沟通互动。毕业生可以选择金融等服务领域工作,也可以选择偏向技术的 IT 企业。

杜克大学

杜克大学的 Master in Interisciplinary Data Science ( MIDS )项目为期 2 年,该项目致力于培养一批能够使用计算策略来激发创新能力和洞察力,并且善于定量思考的新型领导者。旨在培养学生成为能给任何领域做出贡献的数据科学家,通过跨学科训练与团队合作科学实验的经验促进学生更好地利用数据的力量。项目规模不大,每年招收 25-35 名学生。 申请要求方面,不强制要求申请者有数学、计算机等专业背景,但是最好要学过微积分、线性代数、统计等数学方面的课程。毕业生去向良好,实习就业机会较多,从事的领域以计算机科学,金融,生物科学等领域居多。

宾夕法尼亚大学 1.项目介绍:宾大的数据科学科学项目 MSE in Data Science 设置在 School of Engineering& Applie Science , Department of Computer an Information Science ( CIS ) 下。项目属于 STEM 。 该项目允许申请人使用同一申请账号申请多于一个硕士项目,但需单独提交并单独交申请费,同时选择“希望被其他项目考虑”。宾大修课自由度很大,学生可根据自己的兴趣在 CIS 系修读双学位或转学。 2.课程设置:项目修课时长通常为 1.5/2 年,学生需要完成 10 门课,包括 3 个部分: 基础课程 Founations ( two course units ) 必修核心课 Core Requirements ( three course units ) 专业选修课 Technical an Depth Area Electives (five course units) 学生需要完成 Thesis/Practicum 其中一项目方可毕业 宾大的 DS 课程覆盖面非常广,包括生物医学信息、通信和公共政策、机器人、机器学习和人工智能以及数据隐私等多方面,同时 Penn Data Science Group 还会举办各种讲座、 workshop 和 ata project 供学生参加实践。

西北大学 西北大学分析学理学硕士项目( MSiA program ) 由西北大学工业工程与管理科学学院开设,为期 15 个月。该项目的核心课程由统计学、机器学习、优化、数据库、数据处理组成,每一门课都已之前的课程为基础,强调在商业实际中的学术研究。 申请要求方面。适合本科工程、商学、计算机科学、数学、信息科学技术专业背景的人士。该项目面向商业,加上课程时间较短,有很多的实习机会,大部分学生毕业后选择直接工作,毕业生多进入金融领域。

康奈尔大学 康奈尔大学运筹学与信息工程硕士项目(数据分析方向)为期 1 年,共计 30 个学分,要求申请者拥有数学、工程、物理、化学、数学经济学等本科背景,且已经修读过微积分、概率论、统计、计算机编程、数据结构等课程。 每年招收 50 人左右,其中中国人大约 30 个。该项目选课自由度很大,并且有选 CS 系课程的优先级,无论你是想学 CS , IS 还是商科,金融,统计,统统都可以选。这种选课的自由度放眼全美也是十分罕见的。 毕业生 2015 年平均起薪达到 83925 美元,大部分学生进入苹果,微软,甲骨文, Facebook 等互联网公司。

南加州大学

南加州大学计算机(数据科学)理学硕士项目需要修满 28 个学分,要求课程读完 GPA 不低于 3.0 ,班级规模较小,每年招收 20-30 人,偏向于理论研究方向。该项目的毕业生可进入微软、百度等世界 500 强的企业机构。

卡耐基梅隆大学 卡耐基梅隆大学 Heinz 学院下设两个数据科学硕士项目: MSPPM Data Analytics track 和 MISM Business Intelligence & Data Analytics 。一个偏技术导向,一个偏商科导向。这里只介绍技术型的 MSPPM Data Analytics track 项目。该项目分标准( Stanar )、延伸( Extene )、快捷( Accelerate )三种修读模式,学制分别为 16 个月、 20 个月和 12 个月,总学分均为 144 个学分,每年招收学生较少。 项目的综合性课程体系有助于学生习得专业技能与知识,以开发用于下一代大规模信息系统部署相关的技术层,以及分析这些系统生成的数据。毕业生就业形势良好,能够成为前沿信息技术、软件服务与社会传媒企业中备受青睐的软件工程师、数据科学家与项目经理人

佐治亚理工学院 佐治亚理工学院的 MS in Data Analytics 项目是 2015 Fall 新开设的项目,有三个 Track:Analytical Tools Track 、 Business Analytics Track 、 Computational Data Analytics Track 。是跨学科硕士项目,根据以往的经验,这个学校的所有研究生项目都不太好申请,跟 UC-Berkeley 类似,申请难度较大。 学生有机会直接向顶级的国际商业智能权威机构、统计学与运筹学尖端分析技术的开发者,以及大数据与高性能计算领域的世界级领导者学习。毕业去向主要面向商业智能与决策支持。 纽约大学 1.学校介绍 纽约大学由 18 个学院和研究所组成,已经成为全美国境内规模最大的私立非营利高等教育机构之一,同时也是美国唯一一座位于纽约心脏地带的私立名校。 2.申请要求 ( 1 )专业背景 该项目学生背景多元化,包括统计学、计算机科学、数学、工程学、经济学、商贸、生物学、物理学和心理学等; 由于要求学生有一定的数理和计算机基础,所以比较青睐在 machine learning 、 computational statistics 、 ata mining 、 large-scale scientific computing 、 operations research 等领域有学术积累的申请者。 2017 年入学学生的平均 GPA 是 3.69 。 ( 2 )先修课要求 微积分 I :极限,导数,级数,积分等。 线性代数 计算机科学概论(或等效的“ CS-101 ”编程课程) : 至于具体的语言我们没有要求,但我们都希望至少具备严肃的 Python 和 R 学术和 / 或专业经验。 微积分 II 、概率论、统计学或高级物理、工程或计量经济学课程中的一门课程。

北卡罗莱纳州立大学 北卡罗莱纳州立大学分析学理学硕士项目是由高等分析研究所( Institute for Avance Analytics )开设的全美第一个分析学硕士项目。 NCSU analytics 是分析学项目里的顶级老牌项目,但是学校综合排名不高。 每年招收 20-30 人,其中国际生 50% 。

布朗大学 1.项目介绍:布朗大学的数据科学硕士项目将计算机,数学和统计领域知识有效结合,为学生将来在新兴领域的就业夯实坚定的基础, 2018 年第一届招生。该项目依托于四个非常强大的学术部门 ( 应用数学、生物统计学、计算机科学和数学 ) ,学生可以享用 4 个部门的资源。目标是为学生建立一个强大的数理分析能力,包括机器学习、数据挖掘、安全与隐私、可视化和数据管理等,为将来的就业做好准备。 该项目为 STEM 项目,有机会获得最长 36 个月的实习时间。 2.申请条件 · 专业无限制,但是建议有数理背景,越强越好。可以通过活动、科研、实习等体现; · 可以提交 writing simple 来增加录取概率; · 如果有工作经历,也会增加录取概率; · 学生在校期间获得的奖项,荣誉和奖品,参加的相关科研经历等都有助于录取。 3.先修课要求 · 至少一年的微积分课程; · 一个学期的线性代数; · 一个学期的基于概率统计的微积分; · 编程入门。 如果学生不符合线性代数、概率统计和计算机科学的最低要求,也是有可能录取的。被录取的学生可以在开学前的夏季在受认可的机构修读完毕即可 4.课程设置 该项目时长 3 学期,一般包括两个学期的课程和一个为期 5-10 周的顶点项目 对特定领域的数据分析: 该项目需要 9 个学分:每学期 4 个,夏季 1 个 ( 顶点研讨 ) : 数学和统计基础 3 学分; 数据和计算科学 3 学分; 社会信贷的影响和机会 1 学分; 自由选修 1 学分; 研讨课程 1 学分。 学期 1(4 学分课程 ) : 概率论、统计和机器学习; 数据和计算科学入门。 学期 2 ( 4 学分课程): 概率、统计学和机器学习(与上内容不同); 数据与计算科学(与上内容不同); 数据和社会。 选修( 1 学分) - ——自由选修,可从 4 个部门选 弗吉尼亚大学

1.项目介绍 弗吉尼亚大学数据科学硕士每年会招收 45-50 名学生,属于 STEM 项目。该项目是严格的为期 11 个月的专业硕士课程,通过跨学科的方法,结合一流的工作机会,将技术和软技能应用在与工业界,学术界和政府合作的顶点项目上,培养学生领导数据科学的尖端领域。在顶点项目期间,教师、工业和政府代表指导学生团队处理实际问题。 2.申请要求及材料 · 学历要求:具有认可机构三年或四年制学士学位的申请人有资格申请,不限专业背景。数据科学的学生来自不同的专业背景,包括经济学、统计学、工程学、计算机科学、数学、酒店管理、历史,等等; · 先修课程要求:单变量微积分、线性代数和矩阵代数、统计学入门、编程入门; · 个人陈述:应该解释数据科学硕士项目如何适合你的短期和长期的教育和职业目标。 · 成绩单 · 两封推荐信

罗彻斯特大学

1.项目介绍 数据科学硕士由罗切斯特大学 Goergen 数据科学研究所提供,是 STEM 项目。项目时长一年或者一年半,毕业将获得该大学文理学院授予的学位。 该项目可以通过两个学期(秋季 / 春季)或三学期(秋季 / 春季 / 秋季)的全日制完成,两学期的时长适合进入计算机科学和数学背景很强的学生,并可以承担相对繁重的课程压力(每学期四门课程),以便迅速毕业。 在三学期时长中,学生每学期上三门课,学生可以在暑期进行实习。学校会安排很多企业宣讲会,并提供实习申请的建议,但学校不保证实习的安排。学校同时提供暑期桥梁课程,供没有较强计算机科学背景的学生选修。 2.专业分支 数据科学硕士项目开设有三个专业方向: · 计算与统计理论 · 健康科学与生物医学科学 · 商学与社会科学 3.课程设置 该课程是为具有科学、工程、数学或商业背景的学生设计的,共需修读至少 30 个课程学分,属 STEM 。研究生学位均通过艺术与科学学院授予。四门核心课程共 16 学分。学生可以从多个必修课程中挑自己喜欢的,最终完成 30 个学分即可。 学生需要完成 4 个学分的实习课程,结束后每个学生需要做个人展示,通过后即可拿到硕士学位(该课程是硕士毕业考试性质的)。学生需要至少修读 3 门选修课达到 10 个学分以上。 ( 1 )核心课程 统计计算入门 ( 每年秋季提供 ) 中级统计和计算方法(春季提供,需先修初级) 数据挖掘 ( 秋季和春季提供 ) 数据库系统 ( 秋季和春季提供 ) ( 2 )实习训练 数据科学实习 ( 暑假期间提供 ) ( 3 )选修课 可以从计算与统计理论、健康科学与生物医学科学、商学与社会科学方向课程中选择

东北大学 1.项目介绍 东北大学的数据科学 MS in Data Science 开设于 NEU 波士顿校区 CCIS 院下,为 2016 年新增项目。该项目主要培养学生建立起处理、建模、分析和推理数据的综合架构。毕业生一般就业岗位为数据科学家和数据工程师,或者继续就读博士学位。 2.先修课要求 所有录取学生,无论背景如何,都需要在开学前 1 周参加两个入学考试。 分别是:计算机科学和编程基础和统计、概率论和线性代数基础。 如果在考试中成绩低于 B ,那么学生需要额外修对应的基础课程。 3.课程设置 项目要求 5 门核心课程,主要为介绍数据科学的基础技术。 算法和数据处理两门核心课程主要研究基本概念和语言,注重数据表示、存储、操作和查询,以及大规模的计算和优化。 机器学习和数据挖掘的两门核心课程介绍了关于数据建模、可视化、揭示关联和预测的概念。 Capstone 课程(相当于毕业项目)主要展示学生数据科学的整体观点。该项目主要面对有数据和计算机基础的学生。 5门核心课程 · 算法和数据处理两门核心课程; · 机器学习和数据挖掘两门核心课程; · 信息可视化一门核心课程。 学生可以在学校选择 3 门选修课。 4.申请条件 · 成绩单; · PS ,包括相关工作经验的描述; · 简历; · 三封推荐信。

最新美国数据科学( Data Science )选校名单
附热门学校的基本申请要求:

哈佛大学 Harvar University
专业名称: SM Data Science

课程链接: https://gsas.harvar.eu/programs-of-stuy/all/ata-science 课程长度: 1 年 专业背景: Stuents with bachelor ’ s egrees in the natural sciences, mathematics, or engineering are invite to apply for amission 工作经验:无 注:不接受 GMAT 代替 GRE ,不接受 IELTS 代替 TOEFL

哥伦比亚大学 Columbia University****

专业名称: MS in Data Science

课程链接: http://atascience.columbia.eu/master-of-science-in-ata-science 课程长度: 2 年 专业背景: quantitative coursework ( calculus, linear algebra, etc… ); computer programming coursework 工作经验:学生有工作经验,但不是必须的 ****

斯坦福大学Stanfor University 专业名称: M.S. in Statistics: Data Science

课程链接: https://statistics.stanfor.eu/acaemics/ms-statistics-ata-science 课程长度: 5 Quarters ( 1 年 3 个 Quarters ) 专业背景:较强的数学和计算机背景 工作经验:最好有但不强制 注:不接受 GMAT 代替 GRE ,不接受 IELTS 代替 TOEFL ****

杜克大学 Duke University****
*专业名称: Master in Interisciplinary Data Science ( MIDS )*

课程链接: https://mis.uke.eu/ 课程长度: 2 年 专业背景: We welcome applicants of any age an backgroun, incluing (but not limite to) recent college grauates with quantitative majors, atabase engineers who have been in the IT fiel for years, government professionals who want to integrate ata science into feeral or local offices, an journalists who want to incorporate ata mining into their investigative skills. 工作经验:学生有工作经验,但不是必须的 注:每年大约招收 25-35 个学生 ****

康奈尔大学 Cornell University****

专业名称: MPS in Information Science (含 Data Science 分支)

课程链接: http://infosci.cornell.eu/acaemics/mps

课程长度: 1 年

专业背景: soli writing skills, computing experience with some proficiency in a high-level programming language an an unerstaning of web technologies, goo analytical skills, an unerstaning of the human/cognitive facet of information systems, an a mathematical founation that inclues calculus, probability, statistics, an linear algebra.

工作经验:不要求

注:不接受 GMAT 代替 GRE ****

布朗大学 Brown University****

专业名称: Master's in Data Science

课程链接: https://www.brown.eu/initiatives/ata-science/acaemic-programs/masters-ata-science

课程长度: one acaemic year plus one summer

专业背景:先修课要求为 1 年的微积分, 1 学期的线性代数, 1 学期的概率与统计,编程。 We also amit exceptional stuents who lack one or more of the minimum requirements in linear algebra, probability an statistics, an computer science. The four epartments ( Math, Applie Math, Computer Science, an Biostatistics ) will offer a suitable course in each of these three topics uring the Brown summer session before the first semester.

工作经验:不要求,但最好有 ****

乔治城大学Georgetown University 专业名称: Master of Science in Data Science for Public Policy

课程链接: https://mccourt.georgetown.eu/master-in-ata-science-for-public-policy

课程长度: 2 年

专业背景: a college level calculus course with a grae of a B or higher, an emonstrate evience of technical ability, such as coursework in computer science, avance statistics, or higher level mathematics. It is also recommene that applicants complete an introuctory microeconomics course.

工作经验:不要求 ****

南加州大学 University of Southern California****

专业名称: Master of Science in Computer Science ( Data Science )

课程链接: https://www.cs.usc.eu/acaemics/masters/ata-science 课程长度: 32 units

专业背景: engineering, math or a har science.Applicants whose backgroun is not in computer science may consier the MS in Computer Science (Scientists an Engineers)

工作经验:不要求

注:不接受 GMAT 代替 GRE ****

卡耐基梅隆大学 Carnegie Mellon University****
*专业名称 1 : MSPPM Data Analytics track*

课程链接: http://cms-staging.heinz.win.cmu.eu/school-of-public-policy-management/public-policy-management-msppm/msppm-track-options/ata-analytics-track/inex.aspx 课程长度: 1.5 年

专业背景:较强的数学基础,有先修课要求( http://cms-staging.heinz.win.cmu.eu/amissions/application-process/quantitative-backgroun/inex.aspx )

工作经验:不要求**** *专业名称 2 : MISM Business Intelligence & Data Analytics*

课程链接: http://www.heinz.cmu.eu/school-of-information-systems-an-management/information-systems-management-mism/business-intelligence-ata-analytics/inex.aspx

课程长度: 16 个月

专业背景: Require: Statistics 、 Database 、 Object Oriente Programming ; Suggeste: Linear Algebra

工作经验:不要求 ****

纽约大学 New York University****

专业名称: MS in Data Science

课程链接: https://cs.nyu.eu/acaemics/ms-in-ata-science/ 课程长度: 2 年

专业背景: a strong backgroun in mathematics, computer science, an applie statistics.

先修课要求: Calculus I 、 Linear Algebra 、 Intro to Computer Science (Python an R at a minimum)

工作经验:不要求

注:不接受 GMAT 代替 GRE

罗彻斯特大学 University of Rochester****

专业名称: MS in Data Science

课程链接: http://www.sas.rochester.eu/sc/grauate/ms.html 课程长度: two semesters

专业背景: science, engineering, mathematics, or business

工作经验:不要求 ****

东北大学 Northeastern University****

专业名称 1 : MS in Data Analytics Engineering

课程链接: https://www.northeastern.eu/grauate/program/master-of-science-in-ata-analytics-engineering-14810/ 课程长度: 2 年

专业背景:无

工作经验:不要求

注:不接受 GMAT 代替 GRE**** *专业名称 2 : Master of Science in Data Science*

课程链接: https://www.northeastern.eu/grauate/program/master-of-science-in-ata-science-5256/

课程长度: 2-3 年 专业背景: Successful applicants to the Masters in Data Science program will have a backgroun in STEM fiels, with prior exposure to programming an statistics or linear algebra.

工作经验:不要求 ****

加州大学 - 圣地亚哥 University of California-San Diego****
*专业名称: MS in Avance Stuy Degree for Data Science an Engineering*

课程链接: http://jacobsschool.ucs.eu/mas/se/

课程长度: 2 年

专业背景: Engineering, Math, Physics, or other Science fiel preferre

工作经验:不要求 ****

乔治华盛顿大学 George Washington University****

专业名称: Master of Science in Data Science

课程链接: https://www.programs.gwu.eu/grauate/ata-science

课程长度: 10 three-creit grauate courses ( 10 门课程)

专业背景:先修课包括 Multivariable Calculus , Statistics , Computer Programming

工作经验:不要求

注:不要求 GRE ****

华盛顿大学 University of Washington****

专业名称: Master of Science in Data Science

课程链接: https://www.atasciencemasters.uw.eu/

课程长度: 1.5 年

专业背景:先修课包括 Mathematics ( a three-class calculus sequence an a linear algebra course ), Computer Programming ( a two-course introuctory sequence in programming )

工作经验:不要求

注:不接受 GMAT 代替 GRE ****

福特汉姆大学 Forham University****

专业名称: Master of Science in Data Analytics

课程链接: https://www.forham.eu/info/25661/masterofscienceinata_analytics 课程长度: 1-2 年

专业背景: computer science, information science, engineering, math, physical science, health science, business, social science or city an urban planning

先修课包括 Computer Programming(C, C++, Java, R or Python) , Applie Statistics an Probability , Discrete Mathematics incluing basic combinatorics an graph theory

整理了前 100 中国际生可申请的项目,并按照大家习惯的综合排名进行排序。

  1. Harvar University : M.S. in Computational Science an Engineering

  2. University of Chicago : M.S. in Analytics

  3. Columbia University : M.S. in Data Science or M.S. in Applie Analytics

  4. Stanfor University : M.S. in Statistics: Data Science

  5. Duke University : Master of Quantitative Management

  6. Northwestern University : M.S. in Analytics

  7. Washington University in St. Louis : M.S. in Customer Analytics

  8. Cornell University : M.Eng. concentration in Data Analytics

  9. Georgetown University : M.S. in Analytics

  10. University of Virginia : M.S. in Data Science

  11. New York University : M.S. in Data Science

  12. Georgia Institute of Technology : M.S. in Analytics

  13. University of Illinois — Urbana-Champaign : M.S. in Statistics with concentration in Analytics

  14. University of Washington : M.S. in Data Science

  15. Pepperine University : M.S. in Applie Analytics

  16. Worcester Polytechnic Institute : M.S. in Data Science

  17. American University : M.S. in Analytics

  18. Iniana University — Bloomington : M.S. in Data Science

  19. North Carolina State University — Raleigh : M.S. in Analytics 

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