在过去10年里，美国大学陆续开设200多个与数据科学有关的硕士专业。尤其是近几年，开设了数据科学、商业分析和数据分析专业的学校数量更是井喷。
我们可以看到2013年后，开设数据科学硕士项目的美国大学保持持续增长。目前TOP50院校中开设数据科学硕士专业的学校达21所。
美国的数据科学硕士专业一般开设在计算机学院、工程学院、数学、统计学院或者系下。设立在多个学院是因为这个专业本身属于交叉学科，包含了计算机，统计，数学，和应用领域的学科。
如果要说区别的话，计算机学院的培养方案当中，可以更多利用学校计算机的资源。
比如卡耐基梅隆大学的数据科学专业开设在计算机学院下，学生除了5个核心课程外，其余的课程可以在卡内基梅隆的计算机学院下开设的超过600门课中进行选修，当然项目对学生的计算机背景会有相对更为严格要求，卡内基梅隆的数据科学硕士要求其必须在项目开始前完成相应的计算机系统的课程，包括对往年录取学生的背景分析，具有更强计算机背景（包括本科专业，以及计算机实习或者项目经验）会更受招生官的青睐。
数学学院的培养方案，多从数学学科出发，更注重的数学方面的理论基础，因为院系的师资力量就决定了课程设置。
例如纽约大学的数据科学硕士（Master’s in Data Science）就是设立在纽约大学数据科学中心下（The Center for Data Science ，简称CDS），CDS附属在著名的库郎数学科学研究所 ，对申请者数学背景（本科数学科目GPA、GRE数学部分的成绩）较为看重，往年录取者GRE数学平均分在168分以上。
总的来说，数学给到大数据的理论性支撑会更多，而具体的大数据平台开发等，需要依赖于计算机语言去实现，比如说Java、Python等。
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