数据科学专业一直是理工科申请的热门，美国劳工统计局报告称，到2026年，对数据科学技能的需求将推动该领域的就业率增长27.9%。

在美国数据科学(DS)专业多数都设置在工学院或者文理学院下，学习的内容非常硬核，涵盖诸如高阶统计，机器学习，数据可视化等课程，所以本身对学生的专业课程要求更高更严格。

一般来说，更适合本科学习数学、统计、计算机科学等量化背景的小伙伴申请，主要是考核量化课程占据本科课程的数量和质量。

今天优越君就给大家分享几个美国数据科学方向的热门申请项目👇

PART 01 哈佛大学

Statistics & Data Science MS

斯坦福大学这个课程是在当前统计学 MS 和数据科学和分析新趋势的结构中开发的。成功完成数据科学硕士学位后，学生将准备继续攻读相关的博士课程或成为行业数据科学专业人士。

数据科学方向培养强大的数学、统计、计算和编程技能，此外，还通过数据科学和其他感兴趣领域的课程的一般和重点选修课提供基础数据科学教育。

申请要求

该硕士课程的申请者没有正式的先决条件。但是，成功的申请者确实需要具备足够的微积分、线性代数和微分方程的背景知识;

熟悉概率和统计推断;流利地使用至少一种编程语言，例如 Python 或 R，并了解基本的计算机科学概念。

由于数据科学是一个跨学科领域，SEAS 欢迎在广泛学科领域接受过本科培训的申请人。

作为顶尖院校的热门项目，该项目录取的平均GPA是3.9+，每年录取90人左右。

官网：https://seas.harvard.edu/masters-data-science

PART 02 斯坦福大学

Statistics Data Science

斯坦福大学的统计数据科学(Statistics and Data Science)项目隶属于人文与科学学院下，项目时长为1.5年。

同样作为顶级院校，该项目很看重DS相关的科研经历，每年的录取人数只有40人左右。值得一提的是，该项目不只重视CGPA，前置课程的单科成绩也要达到3.9以上。

许多学生在数据科学、研究分析、软件工程、技术部门(运筹学)或金融行业(资产管理、收购/合并、商业分析)以及各种政府服务领域找到工作。大多数毕业生都在湾区和世界其他主要城市找到了工作。

先决条件：

MATH 51 级别的多变量微积分和线性代数

CS 106B 级别的编程

STATS 191 级别的中间统计(多元回归和方差分析，可能没有线性代数)

STATS 118 级别的介绍概率

本科生必须满足先决条件。所有学生都强制执行 Anterequisites。

官网：https://statistics.stanford.edu/academic-programs/statistics-ms/statistics-data-science-ms-overview

PART 03 耶鲁大学

MS Statistics and Data Science

耶鲁大学的统计与数据科学(MS Statistics and Data Science)项目隶属于统计与数据科学系下，项目时长为1.5年。已录取学生除了有科研经历以外，高三维也是入门条件。这个项目的录取率不足4%，每年申请数量在1000人左右，但最终录取人数仅在20人左右，基本只录取美本。

先决条件：

所有学生都必须熟悉概率论，至少达到 Stat 538 或 Stat 541 的水平。

所有学生都必须学习一些统计理论，至少达到 Stat 542 的水平。

所有学生都必须获得一些使用真实数据的经验，至少达到 Stat 530 的水平，但最好达到 Stat 661 或更高的水平。

官网：https://statistics.yale.edu/academics/graduate-programs/terminal-mams-programs/course-study

PART 04 卡内基梅隆大学

Master of Computational Data Science

卡内基梅隆大学的计算数据科学(Computational Data Science)项目专为拥有计算机科学、计算机工程学位或排名靠前大学相关学位的学生而设计。

计算数据科学硕士 (MCDS) 课程侧重于工程和部署大规模信息系统，包括系统、分析和以人为本的数据科学。

这三门课程都要求相同的课程总学分，分为必修的核心课程、选修课、数据科学研讨会和顶点课程。该学位也可以通过两种不同的方式获得，具体取决于您花在学位上的时间长短。无论时间选择如何，所有 MCDS 学生都必须完成至少 144 个学分才能毕业。

MCDS 计划竞争激烈，典型录取率不到 10%。合格的申请人通常拥有计算机科学或相关领域的学士学位。无论您的本科专业是什么，计算机科学和数学方面的强大背景都是被录取的先决条件。

申请材料清单

官网：

https://mcds.cs.cmu.edu/learn-us-overview

PART 05 宾夕法尼亚大学

MSE in Data Science

宾夕法尼亚大学的数据科学(MSE in Data Science)项目率属于工学院下，项目时长为1.5年。该项目录取难度很高，偏爱美本高GPA选手，很注重申请人实习的质量，每年招生人数约70人左右。

申请材料清单：

其中英语语言要求：雅思需要达到7.5，托福达到100，DET135

官网：https://dats.seas.upenn.edu/

PART 06 哥伦比亚大学

M.S. in Data Science

哥伦比亚大学的数据科学(Data Science)是与文理研究生院统计系、傅氏工程与应用科学学院计算机科学系和工业工程与运筹学系合作开设的。

项目时长为1.5年，该项目招生仍然以海本居多，但是陆本985院校也有一争之力，即想要专排高又想要综排高的同学可以冲一下!

学生有机会进行原创研究，包括 在 Capstone 项目中，并与我们的行业合作伙伴和教职员工互动。学生还可以选择以创业为重点的选修课程 或我们八个中心之一所涵盖的主题领域。

课程设置：

申请要求及材料清单：

官网：

https://datascience.columbia.edu/education/programs/m-s-in-data-science/

PART 07 布朗大学

MSC IN DATA SCIENCE

布朗大学的数据科学(Data Science)项目时长为1-2年，不强制要求申请人提交GRE，但作为小众精英藤校，该项目每年录取的人数较少。

该计划的课程涵盖机器学习、数据挖掘、可视化和数据管理等基本领域。

在整个课程中，您将解决关键的数据科学挑战并探索道德和社会影响。您将发展基础知识，将其应用于实际问题，并了解数据驱动方法的更广泛影响。体验式学习机会使您能够直接应对真实的数据科学挑战

先决条件

至少 1 学期的微积分(MATH 0090 和 0100 或以上水平)

至少 1 学期的线性代数(MATH 0520 或以上水平)

1 学期的微积分概率和统计课程(APMA 1650 级别)

编程入门课程(CSCI 0150、0170 或以上级别)

熟悉 Python 或 R 并能够编写代码

申请要求：

*机翻有内容差异，推荐信为3封

官网：

https://graduateprograms.brown.edu/graduate-program/data-science-scm

PART 08 杜克大学

Master in Interdisciplinary Data Science(MIDS)

杜克大学的跨学科数据科学(Interdisciplinary Data Science)项目隶属于工程学院下，项目时长为2年，该项目偏爱海本，对社科背景的申请人比较友好。

课程表：

先决条件：

MIDS 欢迎来自不同背景和本科专业领域的候选人。但要求主要具有定量背景的申请人证明他们致力于在数据科学的问题解决、沟通和团队建设方面表现出色。

同样，没有定量背景的申请人被要求通过在线课程等机制或具有良好定量业绩记录的同事的推荐来证明他们致力于快速学习定量概念和技能。

申请材料清单：

其中，GRE是可选的。语言分数要求见下

基于互联网的 TOEFL 90 分

雅思学术类考试 7.0

Duolingo 英语测试 125 分

官网链接：

https://datascience.duke.edu/admissions/requirements/

PART 09

康奈尔大学

Master’s in Data Science and Applied Statistics

康奈尔大学的数据科学与应用统计(Data Science and Applied Statistics)项目隶属于统计与数据科学系下，项目偏爱数理背景厚实的申请人，值得注意的是，该项目在申请时有面试，比较考察申请人的口语能力。

这个项目对国际生比较友好，官网统计显示，大多数学生是国际学生，其中大多数来自中国。MPS 计划每年招收来自不同背景的 60-70 名学生。

MPS 计划有两个选项，分别是统计分析和数据科学。

选项 I - 统计分析此选项强调统计分析技术。

选项 II - 数据科学

除了统计技术外，此选项还强调计算机科学，包括高性能计算、数据库、中间件和脚本。

无论您选择哪个选项，MPS 程序都有三个主要部分：

必修的公共和特定选项的核心课程

核心课程支持的深入统计分析 MPS 项目

必修课程，包括两个学期的数学概率和统计课程序列，以及从康奈尔大学统计和数据科学系和其他系的课程中选修的课程

申请要求：

数据科学与应用统计 MPS 的申请对任何专业开放，只要学生满足跟上课程作业所需的最低数学背景。但是优先考虑具有较强数学背景并在以下一个或多个领域具有同等本科学位的人：

统计学

应用数学

工程

计算机科学

此外，标化考试及推荐信有其他要求👇

1. 要求托福，其中听力15，口语22，阅读20，写作20

2. 需要3封推荐信，其中两封必须是学术推荐信

3. 需要提交GRE，不接受GMAT

官网链接:

https://stat.cornell.edu/academics/masters-applied-statistics-and-data-science

除了上面比较热门的项目外，还有以下项目都是数据科学领域非常值得申请的👇

纽约大学-Master’s in Data Scinence

芝加哥大学-Applied Data Science

加州大学洛杉矶分校-MEng in Data Science

密歇根大学安娜堡分校-Data Science

约翰霍普金斯大学-MSE in Data Science

莱斯大学-Data Science

南加州大学-Applied Data Science

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