美國頂級數(shù)據(jù)科學(xué)項目推薦
2023-10-22 16:45:00 來源：中國教育在線
近年來，越來越多的中國學(xué)子選擇留學(xué)，那其中美國頂級數(shù)據(jù)科學(xué)項目推薦？本文則針對這個問題，為大家整理了資料，接下來咱們就一起往下了解吧。
1.項目特色：
哈佛大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)碩士課程成立于 2018 年，是一個相對比較新的研究生項目。它由計算機科學(xué)和統(tǒng)計系共同領(lǐng)導(dǎo)，受應(yīng)用計算科學(xué)研究所(IACS)管理
學(xué)制：項目共持續(xù)三個學(xué)期，共一年半時間。當(dāng)然，如果學(xué)生想要探索更多的工作實習(xí)、學(xué)術(shù)研究機會，或者多學(xué)習(xí)一些課程，可以延長到 2 年畢業(yè)，時間相對比較靈活。
可以在肯尼迪學(xué)院、哈佛商學(xué)院、麻省理工學(xué)院交叉自由選課
2.畢業(yè)生去向：
咨詢、金融以及科技領(lǐng)域，包括麥肯錫，F(xiàn)acebook，Nvidia，Apple等頂尖企業(yè)
3.錄取情況：
class size：60人(2019人申請人數(shù)超過1000人，錄取60人左右，最終45名學(xué)生就讀)
本科分布：美本
專業(yè)分布：/
先修課程：足夠的計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)背景，至少一種編程語言，微積分、線性代數(shù)和統(tǒng)計推理
標(biāo)化成績：GPA3.7+，Toefl100+
(二)Stanford：StatisticsData Science/斯坦福大學(xué)：統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學(xué)
1.項目特色：
所屬學(xué)院：項目開設(shè)在人文與科學(xué)學(xué)院下的統(tǒng)計學(xué)系，是統(tǒng)計學(xué)碩士MS in Statistics 的一個專業(yè)方向。
學(xué)制長度：1.5年【5 quarters】
需要完成共計45學(xué)分的課程：主要從以下5個門類中選擇相應(yīng)的課程：
MathematicalStatistical Foundations(15學(xué)分)
Experimentation Elective(3學(xué)分)
Software Development and Scientific Computing(6學(xué)分)
Machine Learning MethodsApplications(6-9學(xué)分)
Practical Component of Capstone project(3學(xué)分)
2.畢業(yè)生去向：
就業(yè)領(lǐng)域：數(shù)據(jù)科學(xué)、研究分析、軟件工程、技術(shù)部門、及各類政府服務(wù)
3.錄取數(shù)據(jù)：
class size：30-40人【收到申請：700+】
本科偏好：美本
專業(yè)分布：/
先修課程：具備扎實的數(shù)學(xué)背景;線性代數(shù)、概率、隨機過程入門課程、數(shù)值方法、熟練編程(基本使用Python和C/ c++編程語言);
標(biāo)化成績：TOEFL 110+(低于109分， 需要參加語言入學(xué)測試)，接受TOEFL iBT Home Edition ，不接受IELTS或PTE;GRE：Verbal 97%;Quantitative 97%;Analytical Writing 82%;不接受GMAT
(三)Yale：StatisticsData Science/耶魯大學(xué)：統(tǒng)計數(shù)據(jù)科學(xué)
1.項目特色：
學(xué)生通常需要在連續(xù) 3 個學(xué)期的學(xué)習(xí)中完成碩士學(xué)位攻讀。有些學(xué)生也可能會在第三學(xué)期完成實習(xí)，并在第四學(xué)期完成學(xué)業(yè)。
概率論：SDS 538 (概率與統(tǒng)計)或 SDS 541 (概率論)
統(tǒng)計理論：SDS 542 (統(tǒng)計理論)或 SDS 612(線性模型)
數(shù)據(jù)科學(xué)選修2門：SDS 563 (多元統(tǒng)計)、SDS 565 (以前：應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí);當(dāng)前：入門機器學(xué)習(xí))、SDS 661 (數(shù)據(jù)分析)、SDS 665 (中級機器學(xué)習(xí))、CPSC 663 (深度學(xué)習(xí)理論與應(yīng)用)、SDS 630 (優(yōu)化技術(shù))、SDS 631 (計算與優(yōu)化)、SDS 632 (高級優(yōu)化技術(shù)) )、SDS 668 (非參數(shù)估計和機器學(xué)習(xí))、SDS 669 (統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論)
大數(shù)據(jù)課程選修：SDS 562 (數(shù)據(jù)科學(xué)計算工具)、SDS 662 (統(tǒng)計計算)、BIS 557 (計算統(tǒng)計)、BIS 634 (信息學(xué)計算方法)、CPSC 524 (并行編程技術(shù))、CPSC 526 (構(gòu)建分布式系統(tǒng))、CPSC 527 (面向?qū)ο缶幊?、CPSC 640 (數(shù)值計算主題)
特定課程選修：工程和應(yīng)用科學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、計算機科學(xué)、語言學(xué)和生物統(tǒng)計學(xué)等
完成一個應(yīng)用實踐項目
2.就業(yè)情況：
深造：畢業(yè)生有一部分繼續(xù)在耶魯大學(xué)，密歇根大學(xué)商學(xué)院，UBC，斯坦福大學(xué)和普度大學(xué)等繼續(xù)深造學(xué)習(xí);
就業(yè)：Oliver Wyman, Captrust, Deutsch Bank, RAAP, Progressive Leasing, Mathematica, McKinsey, 7 Eleven, Facebook 等等。
Payscale薪資數(shù)據(jù)：統(tǒng)計學(xué)碩士82000美元，常見的職位為統(tǒng)計師(80500)，數(shù)學(xué)師(105810)，精算師(100610)
.錄取數(shù)據(jù)：
本科背景：海本，陸本985，雙非也有機會嘗試，專業(yè)多是統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)專業(yè)
class size：40人左右(最終入學(xué)人數(shù)15-20人)，每年收到近1000份申請，錄取率4%;同院系MA statics項目約10%的錄取率;
(四)UChicago：Analytics / 芝加哥大學(xué)：分析學(xué)
1.項目特色：
項目是專為具有技術(shù)領(lǐng)域背景并希望成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的專業(yè)人士所設(shè)計的。
該課程提供了對最先進的數(shù)據(jù)收集工具、方法和分析的全面探索學(xué)生將學(xué)習(xí)統(tǒng)計分析、優(yōu)化和模擬方法、數(shù)據(jù)挖掘原理、貝葉斯方法和數(shù)據(jù)庫設(shè)計與實施等課程。
學(xué)生通過成功完成12個學(xué)分的課程和最后的頂點項目，獲得分析學(xué)碩士學(xué)位。項目課程包括：7門核心課程，3門選修課和1門頂峰項目。
2.畢業(yè)生去向：
學(xué)校每年都會舉行兩次大型的招聘會，一次是面向所有芝大研究生的招聘會，另一次是專門面向 Analytics 項目學(xué)生的招聘會，開放的職位也是非常有針對性，一般都是和數(shù)據(jù)分析直接相關(guān)的。絕大部分學(xué)生在暑假都找到了芝加哥的實習(xí)，實習(xí)公司包括 CME 、 TransUnion 、咨詢公司等
3.錄取數(shù)據(jù)：
class size：近幾年隨著本項目的擴招，class size擴大到了100人以上。
本科分布：美本，國際學(xué)生比例低，僅有20-20%，中國學(xué)生基本是海本+港本背景，近年class profile擴大后財開始錄取一些陸本學(xué)生
專業(yè)分布：入學(xué)者的有38%來自商科/經(jīng)濟學(xué)背景，37%來自工程/科學(xué)背景，7%來自數(shù)學(xué)/統(tǒng)計背景。
先修課程：線性代數(shù)和矩陣分析，編程分析(Python、NumPy、Pandas)必須在入學(xué)之前修完。
標(biāo)化成績：參照2019年春季入學(xué)MScA項目的入學(xué)學(xué)生的檔案來看，要求平均GPA：3.8。要求托福至少104(每小項都不能低于26)，或者雅思至少7分(每小項不低于7)。不強制要求GRE/ GMAT。
工作經(jīng)驗：要求申請者有2年的工作經(jīng)驗，沒有工作經(jīng)驗的也可以申請
(五)UPenn：Data Science/賓夕法尼亞大學(xué) 數(shù)據(jù)科學(xué)
1.項目特色：
1)培養(yǎng)方向：賓大的data science項目有兩種形式：Thesis和Practicum，
Thesis(a work of science)研究性更強，適用于畢業(yè)后申請博士項目的學(xué)生;
Practicum(a work of engineering)則加強課程學(xué)習(xí)，適用于畢業(yè)后就業(yè)意向強烈的學(xué)生。
2)課程涵蓋：
基礎(chǔ)課：Programming Languages and Techniques、Intro to Software Development、Linear Algebra
核心課：Statistics、Big Data Analytics、Machine Learning/Data Mining
選修課：Biomedicine、Social/Network Science、Data-centric Programming、Surveys Statistical Methods、Data Analysis, AI、Simulation methods for Natural Science、Mathematical and Algorithmic Foundations
2.畢業(yè)生去向：
就職公司：各類金融和科技公司，尤其是金融科技類企業(yè)。
就職崗位：SDE和DS為主，足跡遍布各類金融和科技公司
3.錄取數(shù)據(jù)：
class size：30-40人左右，其中60+%中國人
本科背景：海本，陸本幾乎都是華五級別的top學(xué)生
先修課程要求：申請者需要具備較強的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計能力，需要具備一定編程經(jīng)驗。
GPA3.8+/3.9+，Toefl100+，GRE：330+(V158+，Q167+，W4+)
錄取者一般學(xué)術(shù)表現(xiàn)強，有多段深度數(shù)據(jù)分析相關(guān)研究項目
(六)JHU：Data Science/約翰霍普金斯大學(xué)：數(shù)據(jù)科學(xué)
1.項目特色：
MSE-DS是JHU應(yīng)用數(shù)學(xué)與統(tǒng)計系下的項目，項目提供應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和計算機科學(xué)的培訓(xùn)，作為理解和欣賞現(xiàn)有數(shù)據(jù)科學(xué)工具的基礎(chǔ)。
項目是3學(xué)期制，一般是在1.5年完成。DS課程還是以整合這個系的資源為主;
課程具體要求：5門核心課程中，有一門Introduction to Data Science，然后在統(tǒng)計、機器學(xué)習(xí)、最優(yōu)化、計算這4種core areas的課程中各選一門。
2.畢業(yè)生去向：
2019年開始招生，JHU的DS項目創(chuàng)立之初就對標(biāo)哥大DS. JHU
本校有濃厚的學(xué)術(shù)氛圍，也安排了硬核的課程和thesis要求，比較適合想繼續(xù)讀博的申請者。
巴爾的摩的地理位置對找工并不是非常友好，因為疫情原因，大部分中國學(xué)生還是選擇回國發(fā)展。
本項目的主要優(yōu)勢在于整體成本較低，對陸本和想走科研路線留美的同學(xué)來說值得考慮。
class size：227，40-50%的錄取率
3.錄取數(shù)據(jù)：
本科分布：海本，陸本
專業(yè)分布：最好本科是工程、數(shù)學(xué)、CS或科學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)
先修課程：微積分，線性代數(shù)、微分方程、概率論、計算機編程(如C++或Python)
標(biāo)化成績：建議GPA3.5+，TOEFL105左右，GRE325
(七)Northwestern：Analytics/西北大學(xué)，分析學(xué)
1.項目特色
項目課程設(shè)置比較固定，能選修的課少，偏技術(shù)，對統(tǒng)計、數(shù)學(xué)以及編程要求高。
項目橫跨五個連續(xù)的季度，從第一個秋季季度開始，到第二個秋季季度結(jié)束。
前三個季度(秋季、冬季、春季)是在校園里學(xué)習(xí)必要的課程，并與同組成員合作開展一個總體性的實踐項目。
在第四季度(夏季)，學(xué)生花至少10周的時間，完成行業(yè)內(nèi)的實習(xí)。在這一季度不收取學(xué)費。
最后，在第五個季度，即第二個秋季季度，碩士生將進行一個頂點項目(Capstone Project)，參加最后的必修課程，以及參加他們選擇的選修課程。
2.畢業(yè)生去向：
根據(jù)學(xué)校的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，MiSA畢業(yè)三個月后100%的學(xué)生都找到了工作。
畢業(yè)去向：Alibaba, Chicago Trading Co., Google, Nasa Jet Propulsion Lab, Microsoft, US Bank等著名企業(yè)。
學(xué)生們畢業(yè)后的平均薪水達到了$108,000，此外更有$14,230的簽約獎金。
3.錄取數(shù)據(jù)：
class size：40人左右，錄取率小于10%
偏好美本學(xué)生，陸本比例30%左右(Class of 2020：南開，上財，上交)
錄取學(xué)生專業(yè)背景：數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(43.5%)，工程計算機(28.3%)，經(jīng)濟和社會學(xué)科(19.6%)。商業(yè)管理(6.5%)，自然科學(xué)(2.1%)。
先修課程要求：對數(shù)學(xué)統(tǒng)計和編程的能力要求較高。
GPA：3.0+，G無最低分?jǐn)?shù)要求，Toefl平均分?jǐn)?shù)95，Ielts：7.5
工作經(jīng)驗：50%學(xué)生無工作經(jīng)驗，30%學(xué)生有3-5年的工作經(jīng)驗。
(八)Duke：MIDS/杜克大學(xué)：數(shù)據(jù)分析專業(yè)
1.項目特色：
MIDS要求完成42學(xué)分，包括30學(xué)分的IDS研究生課程，至少12學(xué)分的選修課。MIDS課程的目的是讓學(xué)生能夠在畢業(yè)當(dāng)天為任何數(shù)據(jù)驅(qū)動的團隊增加價值。學(xué)生可以通過統(tǒng)計、數(shù)學(xué)、CS和其他分析類專業(yè)的課程學(xué)習(xí)定量專業(yè)知識，通過編程和計算課程培養(yǎng)技術(shù)能力。課程設(shè)置整理偏理論
2.畢業(yè)生去向：
Technology 35.4%、Other 29.2%、Education 12.5%、Finance 8.3%、Consulting 8.3%、Healthcare 6.3%
class size：40人左右。錄取率每年在10%左右
20屆學(xué)生有35人左右(第一屆學(xué)生);
21屆587人申請，錄取了83人，48人入學(xué);
22屆686人申請，錄取了115人，30人入讀;
23屆959人申請，錄取了112人，38人入讀。
3.錄取數(shù)據(jù)：
本科分布：中國學(xué)生能占到將近一半，但絕大多數(shù)都是海本
專業(yè)背景沒有限制，主要分布在統(tǒng)計、Business、CS、經(jīng)濟、金融、社科等各領(lǐng)域。
先修課要求：沒有前置課程和本科專業(yè)背景的強制要求，但建議具備有定量課程(如線性代數(shù)、統(tǒng)計學(xué)等)，計算機編程課程或經(jīng)驗(如Python)
GPA3.8+、GRE325+(optional for 2023)，官網(wǎng)Toefl最低要求90+，雅思7，43.3%的學(xué)生沒有工作經(jīng)驗，33.3%的學(xué)生有3年以上工作經(jīng)驗(class of 2022)
(九)Rice：Data Science/萊斯大學(xué)：數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)
1.項目特色：
學(xué)制：1年制，3學(xué)期
必修課程：Computer Programming for Data Science、Statistics for Data Science、Big Data、Machine Learning、Data Visualization
其他選修課程：要先在business analytics，machine learning還有image processing3個方向里選一個，然后修9個學(xué)分的課程(如果選修的是貫穿一整個學(xué)期的課程，則是選擇3門課程;如果選修的是半個學(xué)期的課程，則是選擇6門課程)
business analytics這個和商學(xué)院一起合作的方向為例，學(xué)生要選修以下這6門課
Introduction to Operations Management
Introduction to Finance
Introduction to Marketing
Data-driven Operations
Data-driven Finance
Data-driven Marketing
2.畢業(yè)生去向：
新項目，科技：Amazon(AWS)、Bill.com、Belvedere Trading LLC、Interterra;能源：Energy Transfer、Chevron Corporation、 ExxonMobil;社區(qū)：OpenStax(Rice的一個非盈利教育組織)、休斯頓消防局;醫(yī)療健康：Texas Children’s Hospital、UTHealth、 Medical Informatics Corp.
3.錄取數(shù)據(jù)：
本科偏好：/
專業(yè)分布：非計算機專業(yè)可申請，但需要具備相關(guān)經(jīng)驗或證明自己具備讀MCS的能力
先修課程：/
標(biāo)化成績：官網(wǎng)托福不低于90
(十)U of Washington：Data Science/華盛頓大學(xué)：數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)
1.項目特色：
學(xué)制：1.5年，學(xué)生須完成45學(xué)分，包括40學(xué)分的9門核心課程，和5學(xué)分的實踐項目
DATA 511 Data Visualization for Data Scientists 數(shù)據(jù)可視化
DATA 556 Introduction to StatisticsProbability 統(tǒng)計與概率概論
DATA 598 Topics in Data Science 數(shù)據(jù)科學(xué)
DATA 514 Data Management for Data Science 數(shù)據(jù)管理
DATA 557 Applied StatisticsExperimental Design 應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)與實驗設(shè)計
DATA 515 Software Design for Data Science 數(shù)據(jù)科學(xué)軟件開發(fā)
DATA 558 Statistical Machine Learning for Data Science 機器學(xué)習(xí)
DATA 512 Human-Centered Data Science 以人為中心的數(shù)據(jù)科學(xué)
DATA 516 Scalable Data Systems and Algorithms 擴展性數(shù)據(jù)系統(tǒng)和算法
DATA 590 Capstone Project Planning 實踐項目計劃
DATA 591 Capstone Project Implementation 實踐項目實施
2.畢業(yè)生去向：
本項目畢業(yè)生去向幾乎全部為科技公司，尤其以start up和各類非一線公司為主，包括eBay, Zillow, Expedia等等，也有少部分畢業(yè)生選擇進入波音和Allstate等西雅圖本地企業(yè)發(fā)展。
class size：項目size中等(62)，但有part-time(20%)，官方說的錄取率在6%。國際生友好(59%)，轉(zhuǎn)專業(yè)友好，但整體還是偏理工科，少量商科
3.錄取數(shù)據(jù)：
學(xué)校偏好：/
本科分布：/
先修課程：錄取對學(xué)生的編程能力有要求，必須掌握Python， C#，C++，Java，or JavaScript其一
標(biāo)化成績：托?？偡?06份(25)
關(guān)于美國頂級數(shù)據(jù)科學(xué)項目推薦這個問題本文的分享就到這里結(jié)束了，如果您還想了解更多相關(guān)的內(nèi)容，那么可以持續(xù)關(guān)注本頻道。
>>免費領(lǐng)全球留學(xué)白皮書，了解各大學(xué)報考條件、費用、開學(xué)時間、含金量<<
HOT
1
