1、New York University
纽约大学
项目名称：Master of Science in Data Science （申请难度较大）
纽约大学的数据科学专业设立在Center of Data Science（CDS）下面（CDS附属在著名的库郎数学科学研究所 Courant Institute of Mathematical Sciences ，应用数学专排第一），是世界上第一个专门为数据科学开设的硕士项目。
虽然纽大的综合排名在30名，但是数据科学项目硕士项目课程设置很成熟，项目强大的师资力量和学术资源，无论是教育质量和业界口碑都很不错，申请和录取难度甚至甚于哥大MSDS项目。
纽约大学的数据科学项目需要完成36个学分，一般来说需要2年的时间毕业。有6门专业必修科目，6门选修课程。学生可以从数据科学中心选择，也可以从非数据科学中心去选择课程。数据科学学院（CDS)的选课是极度自由的（计算机科学, Stern 商学院的课基本上都可以选）。
纽约大学数据科学项目通过几年的摸索，已经形成了自己的一套完整的体系。
（1）必修第一学期主要是数据科学入门和统计课，数据科学入门给学生一个对于机器学习总体的感受。上课留的作业是日后处理公司面试案例教学的神器，只要按照课程认真完成作业，受益匪浅；统计课也是神课，虽然据学生反馈作业巨难，但是真的是货真价实的统计课程。
（2）第二学期必修有机器学习和大数据, 机器学习这门课的老师是Bloomberg 首席技术官，非常敬业，作业也超级多。连很多美本的同学都表示是他们来美国以来老师教的最好的一门课。大数据这门课中会学一些Haoop, Spark等等大数据工具。CDS的选修课还有Yann Lecun大牛的深度学习（Deep Learning） 和未来大牛Cho老师的自然语言处理（NLP），都是很值得期待的。
总之，项目的每个学生都可以通过选课来决定自己的发展方向，无论是想研究深度学习, 自然语言处理还是金融，总有一款适合你。
2、Northeastern University
东北大学
项目名称：Master's in Data Science
东北大学数据科学理学硕士项目是由计算机与信息科学学院和电子与计算机工程系共同开设的跨学科项目，为2016年新增项目。该项目主要面对有数据和计算机基础的学生，帮助学生深度理解计算建模、数据收集与集成、数据存储与检索、数据处理、建模与分析以及可视化的专业知识。
项目要求完成32个学分。GPA需要达到3.0+/4.0才能拿到硕士学位。项目包含5门核心课程，主要为介绍数据科学的基础技术,包括算法、数据处理、机器学习、数据挖掘等以及Capstone课程（相当于毕业项目）。
东北大学计算机相关专业的带薪实习（CO-OP)很给力，基本想找工作的学生全部都有带薪实习，实习的公司有BCG，Spotify，ebay等。项目不仅能够帮助学生在快速发展的领域内获得数据科学家与数据工程师的职位，也能帮助学生加快取得相关博士学位。
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