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。
