如今的互联网时代，数据的应用涉及到生活的各个方面。据福布斯及Glassoor统计，数据科学家被评为2016-2018美国最佳工作职业。IBM预估2020年，数据工作的市场需求将上涨28%。数据科学家和高级分析师需满足一定的教育经验。据PwC统计，超过三分之一的职位至少要求有硕士学位。职业内容涉及人工智能，数据分析建构，信息及信息系统管理等。美国大学充分了解数据科学的重要性，也十分注重数据科学课程的开发。大学也鼓励学生参与研究的实践经验，掌握更实际性的操作技能。一些学校甚至专门设立自己的研究中心，支持新兴领域的开发和创新。数据科学属于STEM专业。赴美留学的国际学生毕业后，可拥有三年的OPT实习工作时间。Data Science在专业申请热度上也一直名列前茅。
名校DS方面的成就与规划
斯坦福大学：
受疫情的影响，一群数据挑战实验室的斯坦福学生正在利用数据科学给社区提供帮助。联合当地的非营利组织和新闻媒体，学生们创建了一份数字地图。该地图记录了地区里学生在停课期间领取午餐的所有地点。斯坦福大学注重在校活动。学院会定期举办学业论坛。除此之外，学校经常协助社团组织建立社区，提供学生们与与行业人士及非营利组织得到良好的认识及合作机会。
加州大学伯克利分校：
加州大学伯克利分校将建设独立的数据科学学院。该建设将来自于一项匿名的2.52亿美元的捐赠，也是伯克利历史上最大的一笔捐款。UC Berkeley的数据科学非常注重实验及研究。近期新增项目包括伯克利数据科学研究所(bi)、RISE实验室、以及伯克利人工智能研究实验室。
康奈尔大学：
康奈尔大学于19年秋季启动社会数据科学中心。该中心将在全校范围内，加强数据科学在不同领域的创新以及对研究的完善。该中心注重用人类在活动中产生的数据进行研究。其他研究包括对计算社会科学、数字农业、城市设施及经济学和计算机科学研究问题进行相对的分析。由于涉及的区域较广，该中心也会对数据隐私及安全意识注重讨论。
DS课程设置及申请要求
数据科学硕士课程一般不少于30个学期学分。必修课程包括如线性模型、数据可视化和IT伦理等。课程内容包括应用最新的统计和计算方式来识别规律，采取数据见解，以及做评估和未来预测。
普遍就业发展包括统计学家、商业智能分析师、数据分析师、大数据工程师、数据库管理员、数据架构师和机器学习工程师等。数据科学对学生的数学及学术背景要求较高，这也是专业申请难度偏高的原因之一。申请注重学生的的数学，统计，及电脑科技的学业背景。因此相关的学历及工作经历则是重要的。
数据科学总体而言，更适合具有CS，Math，Stats本科背景的同学。以纽约大学的Data Science为例，需要学生提交微积分、代数、计算机科学三门科目的成绩。第四门科目可从微积分II或是概率论、统计学、高等物理、工程或计量经济学中选择。有些大学则非常看重报考生的实践经验。像芝加哥大学已经不再招本科应届生，要求拥有两年以上的工作经验。
数据科学硕士项目介绍
纽约大学
纽约大学的项目是全球顶尖DS研究生项目之一，在校教师也都是数据科学领域权威的专家。
数据科学硕士
Master of Science in Data Science
平均研究生学费：35,562美元/年
课程时长：2年
开设课程：数据科学编程，大数据，机器学习等
哥伦比亚大学
数据科学硕士研究生要求至少修满30个学分，其中必修/核心课程21个学分，选修课9个学分。这个项目可以是兼职全职。
数据科学硕士
Master of Science in Data Science
平均研究生学费：50,496美元/年
课程时长：1年半（前两个学期：12学分；第三个学期3-6学分）
开设课程：概率和统计，数据科学算法，统计推断和建模，机器学习数据科学等
卡耐基梅隆大学
在此项目中，学生们将入研究数据库、分布式算法和存储、机器学习、语言技术、软件工程、人机交互和设计等主题。对信息系统有一个统一的认识，而从实习及毕业作品中获得经验。
计算数据数学硕士
Master of Computational Data Science
平均研究生学费：54,250美元/年
课程时长：16-20个月
开设课程：云计算，机器学习，互动数据科学等
