很多同学都很关注Data Science |美国数据科学硕士这个问题,那么接下来就跟着小编一起来看看吧,相信你通过以下的文章内容就会有更深入的了解。
数据科学是一门结合计算机科学+数理统计+具体领域应用的交叉学科
二、美研数据科学项目开设情况
目前已经在美研院校大范围开设,我统计了一下,目前综合排名前30的院校中有24所学校开设了26个相关项目,总体选择丰富。数据科学项目多数开设在统计系下,也有开设在计算机系下,或者统计系和工程学院联合授课。
数据科学最常见的学科名称是Master in Data Science,也有部分学校命名为Master in Analytics,基本就这两类命名方式。
在学制上,所有数据科学项目都是1-2年完成,3个学期毕业,即秋季-春季-秋季这种学制安排最为常见,多数项目毕业要求为30个学分,修完10-12门课程毕业。
基本只提供秋季开学,只有约翰霍普金斯等少数几个学校提供春季开学。
三、美研数据科学项目本科申请背景要求
总体以数学、统计、工程、经济学这几类专业为主,没有绝对的本科专业要求,本科开设数据科学专业的学校数量相对没有硕士多,以杜克大学2021级学生为例:工程类背景占比34%;经济学占比24%;自然科学类占比10%。
西北大学这个项目对于纯数理背景的申请者偏好明显更高。
对于申请先修课程有严格要求,最常见的要求为:
- 两个学期的微积分课程,对应美本Calculus I & II,要求掌握多元微积分(Multivariable Calculus)
- 线性代数(Linear Algebra)
- 统计与概率论(Probability and Statistics)
- 编程语言(Computer Programming Language),以Python和R最为常见
四、数据课程项目申请材料
各个项目申请材料比较类似,总结如下:
1. 成绩单。这个最为重要,申请前30的项目总体建议不能低于3.5/4,竞争激烈的项目不低于3.7,个别学校比如范德堡需要提前做WES评估。
2. 托福。申请前30项目必须要考到100+,大部分项目托福要求100,哥伦比亚大学公布过2017级平均托福录取分为106.5,斯坦福公布过录取平均托福分数在110左右。
3. GRE。这两年因为疫情,大部分的项目对于GRE要求为可选,建议目标分数325+,NYU公布的平均录取GRE各部分平均分数:159.3(阅读)+167.4(数学)+4.14(写作)。
- 个人陈述。我举例宾大对于个人陈述内容的要求如下:
To help us better determine your candidacy for admission into the Data Science Program, your personal statement should clearly discuss your background while placing special emphasis on your coursework and/or your professional experience relevant to the Data Science Program. It should further elaborate your future plans and how they make you an ideal fit for the program.
主要讨论三部分内容:一是过往在数据科学方面的课程和经历,二是对于该项目的理解和认识,三是对于未来的规划。
- 三封推荐信
- 简历
- 先修课程要求
五、数据科学项目的主要开设课程
数据科学项目都会以核心合成+选修课程两部分组成,以哥伦比亚大学为例,核心课程包括以下七门:
1. Computer Systems for Data Science/数据科学中的计算机系统
2. Machine Learning for Data Science/数据科学中的机器学习
3. Algorithms for Data Science/数据科学中的算法
4. Probability and Statistics for Data Science/数据科学中的统计与概率论
5. Exploratory Data Analysis and Visualization/探索性数据分析和可视化
6. Statistical Inteference and Modeling/统计推理与建模
7. Data Science Capstone and Ethics/数据科学大作业
除了以上七门核心课程,哥大还要求学生完成三门选修课程,一共十门课程毕业,这也是数据科学项目常见的课程开设模式,大家上的主体课程内容相近,差别不大。
也有少部分学校比如纽约大学和乔治亚理工大学,将培养计划还分成了不同方向,也就是大家在相同的核心课程之上,通过不同方向的集中选修确立了自己的方向/Track,纽约大学的数据科学项目分为了三个Track:Data Science Track/数据科学,Data Science Biology Track/生物数据科学,Biomedical Informatics Track/生物医学信息学。乔治亚理工的分析学项目也分为了三个Track:Analytical Tools track/分析工具,Business Analytics/商业分析,Computational Data Analytics/计算数据。
六、数据科学项目毕业就业情况
那么
以上就是关于Data的全部内容,内容来源网络,仅供参考