更新时间：2024-10-06 16:18:29作者：留学之路
1.项目特色：
哈佛大学的数据科学硕士课程成立于 2018 年，是一个相对比较新的研究生项目。它由计算机科学和统计系共同领导，受应用计算科学研究所(IACS)管理
学制：项目共持续三个学期，共一年半时间。当然，如果学生想要探索更多的工作实习、学术研究机会，或者多学习一些课程，可以延长到 2 年毕业，时间相对比较灵活。
可以在肯尼迪学院、哈佛商学院、麻省理工学院交叉自由选课
2.毕业生去向：
咨询、金融以及科技领域，包括麦肯锡，Facebook，Nvidia，Apple等顶尖企业
3.录取情况：
class size：60人(2019人申请人数超过1000人，录取60人左右，最终45名学生就读)
本科分布：美本
专业分布：/
先修课程：足够的计算机科学、数学、统计学背景，至少一种编程语言，微积分、线性代数和统计推理
标化成绩：GPA3.7+，Toefl100+
(二)Stanford：Statistics & Data Science/斯坦福大学：统计与数据科学
1.项目特色：
所属学院：项目开设在人文与科学学院下的统计学系，是统计学硕士MS in Statistics 的一个专业方向。
学制长度：1.5年【5 quarters】
需要完成共计45学分的课程：主要从以下5个门类中选择相应的课程：
Mathematical & Statistical Foundations(15学分)
Experimentation Elective(3学分)
Software Development and Scientific Computing(6学分)
Machine Learning Methods & Applications(6-9学分)
Practical Component of Capstone project(3学分)
2.毕业生去向：
就业领域：数据科学、研究分析、软件工程、技术部门、及各类政府服务
3.录取数据：
class size：30-40人【收到申请：700+】
本科偏好：美本
专业分布：/
先修课程：具备扎实的数学背景;线性代数、概率、随机过程入门课程、数值方法、熟练编程(基本使用Python和C/ c++编程语言);
标化成绩：TOEFL 110+(低于109分， 需要参加语言入学测试)，接受TOEFL iBT Home Edition ，不接受IELTS或PTE;GRE：Verbal 97%;Quantitative 97%;Analytical Writing 82%;不接受GMAT
1.项目特色：
学生通常需要在连续 3 个学期的学习中完成硕士学位攻读。有些学生也可能会在第三学期完成实习，并在第四学期完成学业。
概率论：S&DS 538 (概率与统计)或 S&DS 541 (概率论)
统计理论：S&DS 542 (统计理论)或 S&DS 612(线性模型)
数据科学选修2门：S&DS 563 (多元统计)、S&DS 565 (以前：应用数据挖掘和机器学习;当前：入门机器学习)、S&DS 661 (数据分析)、S&DS 665 (中级机器学习)、CPSC 663 (深度学习理论与应用)、S&DS 630 (优化技术)、S&DS 631 (计算与优化)、S&DS 632 (高级优化技术) )、S&DS 668 (非参数估计和机器学习)、S&DS 669 (统计学习理论)
大数据课程选修：S&DS 562 (数据科学计算工具)、S&DS 662 (统计计算)、BIS 557 (计算统计)、BIS 634 (信息学计算方法)、CPSC 524 (并行编程技术)、CPSC 526 (构建分布式系统)、CPSC 527 (面向对象编程)、CPSC 640 (数值计算主题)
特定课程选修：工程和应用科学、经济学、计算机科学、语言学和生物统计学等
完成一个应用实践项目
2.就业情况：
深造：毕业生有一部分继续在耶鲁大学，密歇根大学商学院，UBC，斯坦福大学和普度大学等继续深造学习;
就业：Oliver Wyman, Captrust, Deutsch Bank, RAAP, Progressive Leasing, Mathematica, McKinsey, 7 Eleven, Facebook 等等。
Payscale薪资数据：统计学硕士82000美元，常见的职位为统计师(80500)，数学师(105810)，精算师(100610)
.录取数据：
本科背景：海本，陆本985，双非也有机会尝试，专业多是统计学和数学专业
class size：40人左右(最终入学人数15-20人)，每年收到近1000份申请，录取率4%;同院系MA statics项目约10%的录取率;
1.项目特色：
项目是专为具有技术领域背景并希望成为数据科学家的专业人士所设计的。
该课程提供了对最先进的数据收集工具、方法和分析的全面探索学生将学习统计分析、优化和模拟方法、数据挖掘原理、贝叶斯方法和数据库设计与实施等课程。
学生通过成功完成12个学分的课程和最后的顶点项目，获得分析学硕士学位。项目课程包括：7门核心课程，3门选修课和1门顶峰项目。
2.毕业生去向：
学校每年都会举行两次大型的招聘会，一次是面向所有芝大研究生的招聘会，另一次是专门面向 Analytics 项目学生的招聘会，开放的职位也是非常有针对性，一般都是和数据分析直接相关的。绝大部分学生在暑假都找到了芝加哥的实习，实习公司包括 CME 、 TransUnion 、咨询公司等
3.录取数据：
class size：近几年随着本项目的扩招，class size扩大到了100人以上。
本科分布：美本，国际学生比例低，仅有20-20%，中国学生基本是海本+港本背景，近年class profile扩大后财开始录取一些陆本学生
专业分布：入学者的有38%来自商科/经济学背景，37%来自工程/科学背景，7%来自数学/统计背景。
先修课程：线性代数和矩阵分析，编程分析(Python、NumPy、Pandas)必须在入学之前修完。
标化成绩：参照2019年春季入学MScA项目的入学学生的档案来看，要求平均GPA：3.8。要求托福至少104(每小项都不能低于26)，或者雅思至少7分(每小项不低于7)。不强制要求GRE/ GMAT。
工作经验：要求申请者有2年的工作经验，没有工作经验的也可以申请
1.项目特色：
1)培养方向：宾大的data science项目有两种形式：Thesis和Practicum，
Thesis(a work of science)研究性更强，适用于毕业后申请博士项目的学生;
Practicum(a work of engineering)则加强课程学习，适用于毕业后就业意向强烈的学生。
2)课程涵盖：
基础课：Programming Languages and Techniques、Intro to Software Development、Linear Algebra
核心课：Statistics、Big Data Analytics、Machine Learning/Data Mining
选修课：Biomedicine、Social/Network Science、Data-centric Programming、Surveys & Statistical Methods、Data Analysis, AI、Simulation methods for Natural Science、Mathematical and Algorithmic Foundations
2.毕业生去向：
就职公司：各类金融和科技公司，尤其是金融科技类企业。
就职岗位：SDE和DS为主，足迹遍布各类金融和科技公司
3.录取数据：
class size：30-40人左右，其中60+%中国人
本科背景：海本，陆本几乎都是华五级别的top学生
先修课程要求：申请者需要具备较强的数学和统计能力，需要具备一定编程经验。
GPA3.8+/3.9+，Toefl100+，GRE：330+(V158+，Q167+，W4+)
录取者一般学术表现强，有多段深度数据分析相关研究项目
1.项目特色：
MSE-DS是JHU应用数学与统计系下的项目，项目提供应用数学、统计学和计算机科学的培训，作为理解和欣赏现有数据科学工具的基础。
项目是3学期制，一般是在1.5年完成。DS课程还是以整合这个系的资源为主;
课程具体要求：5门核心课程中，有一门Introduction to Data Science，然后在统计、机器学习、最优化、计算这4种core areas的课程中各选一门。
2.毕业生去向：
2019年开始招生，JHU的DS项目创立之初就对标哥大DS. JHU
本校有浓厚的学术氛围，也安排了硬核的课程和thesis要求，比较适合想继续读博的申请者。
巴尔的摩的地理位置对找工并不是非常友好，因为疫情原因，大部分中国学生还是选择回国发展。
本项目的主要优势在于整体成本较低，对陆本和想走科研路线留美的同学来说值得考虑。
class size：227，40-50%的录取率
3.录取数据：
本科分布：海本，陆本
专业分布：最好本科是工程、数学、CS或科学领域的专业
先修课程：微积分，线性代数、微分方程、概率论、计算机编程(如C++或Python)
标化成绩：建议GPA3.5+，TOEFL105左右，GRE325
1.项目特色
项目课程设置比较固定，能选修的课少，偏技术，对统计、数学以及编程要求高。
项目横跨五个连续的季度，从第一个秋季季度开始，到第二个秋季季度结束。
前三个季度(秋季、冬季、春季)是在校园里学习必要的课程，并与同组成员合作开展一个总体性的实践项目。
在第四季度(夏季)，学生花至少10周的时间，完成行业内的实习。在这一季度不收取学费。
最后，在第五个季度，即第二个秋季季度，硕士生将进行一个顶点项目(Capstone Project)，参加最后的必修课程，以及参加他们选择的选修课程。
2.毕业生去向：
根据学校的统计数据，MiSA毕业三个月后100%的学生都找到了工作。
毕业去向：Alibaba, Chicago Trading Co., Google, Nasa Jet Propulsion Lab, Microsoft, US Bank等著名企业。
学生们毕业后的平均薪水达到了$108,000，此外更有$14,230的签约奖金。
3.录取数据：
class size：40人左右，录取率小于10%
偏好美本学生，陆本比例30%左右(Class of 2020：南开，上财，上交)
录取学生专业背景：数学与统计(43.5%)，工程计算机(28.3%)，经济和社会学科(19.6%)。商业管理(6.5%)，自然科学(2.1%)。
先修课程要求：对数学统计和编程的能力要求较高。
GPA：3.0+，G无最低分数要求，Toefl平均分数95，Ielts：7.5
工作经验：50%学生无工作经验，30%学生有3-5年的工作经验。
1.项目特色：
MIDS要求完成42学分，包括30学分的IDS研究生课程，至少12学分的选修课。MIDS课程的目的是让学生能够在毕业当天为任何数据驱动的团队增加价值。学生可以通过统计、数学、CS和其他分析类专业的课程学习定量专业知识，通过编程和计算课程培养技术能力。课程设置整理偏理论
2.毕业生去向：
Technology 35.4%、Other 29.2%、Education 12.5%、Finance 8.3%、Consulting 8.3%、Healthcare 6.3%
class size：40人左右。录取率每年在10%左右
20届学生有35人左右(第一届学生);
21届587人申请，录取了83人，48人入学;
22届686人申请，录取了115人，30人入读;
23届959人申请，录取了112人，38人入读。
3.录取数据：
本科分布：中国学生能占到将近一半，但绝大多数都是海本
专业背景没有限制，主要分布在统计、Business、CS、经济、金融、社科等各领域。
先修课要求：没有前置课程和本科专业背景的强制要求，但建议具备有定量课程(如线性代数、统计学等)，计算机编程课程或经验(如Python)
GPA3.8+、GRE325+(optional for 2023)，官网Toefl最低要求90+，雅思7，43.3%的学生没有工作经验，33.3%的学生有3年以上工作经验(class of 2022)
1.项目特色：
学制：1年制，3学期
必修课程：Computer Programming for Data Science、Statistics for Data Science、Big Data、Machine Learning、Data Visualization
其他选修课程：要先在business analytics，machine learning还有image processing3个方向里选一个，然后修9个学分的课程(如果选修的是贯穿一整个学期的课程，则是选择3门课程;如果选修的是半个学期的课程，则是选择6门课程)
business analytics这个和商学院一起合作的方向为例，学生要选修以下这6门课
Introduction to Operations Management
Introduction to Finance
Introduction to Marketing
Data-driven Operations
Data-driven Finance
Data-driven Marketing
2.毕业生去向：
新项目，科技：Amazon(AWS)、Bill.com、Belvedere Trading LLC、Interterra;能源：Energy Transfer、Chevron Corporation、 ExxonMobil;社区：OpenStax(Rice的一个非盈利教育组织)、休斯顿消防局;医疗健康：Texas Children’s Hospital、UTHealth、 Medical Informatics Corp.
3.录取数据：
本科偏好：/
专业分布：非计算机专业可申请，但需要具备相关经验或证明自己具备读MCS的能力
先修课程：/
标化成绩：官网托福不低于90
1.项目特色：
学制：1.5年，学生须完成45学分，包括40学分的9门核心课程，和5学分的实践项目
DATA 511 Data Visualization for Data Scientists 数据可视化
DATA 556 Introduction to Statistics & Probability 统计与概率概论
DATA 598 Topics in Data Science 数据科学
DATA 514 Data Management for Data Science 数据管理
DATA 557 Applied Statistics & Experimental Design 应用统计学与实验设计
DATA 515 Software Design for Data Science 数据科学软件开发
DATA 558 Statistical Machine Learning for Data Science 机器学习
DATA 512 Human-Centered Data Science 以人为中心的数据科学
DATA 516 Scalable Data Systems and Algorithms 扩展性数据系统和算法
DATA 590 Capstone Project Planning 实践项目计划
DATA 591 Capstone Project Implementation 实践项目实施
2.毕业生去向：
本项目毕业生去向几乎全部为科技公司，尤其以start up和各类非一线公司为主，包括eBay, Zillow, Expedia等等，也有少部分毕业生选择进入波音和Allstate等西雅图本地企业发展。
class size：项目size中等(62)，但有part-time(20%)，官方说的录取率在6%。国际生友好(59%)，转专业友好，但整体还是偏理工科，少量商科
3.录取数据：
学校偏好：/
本科分布：/
先修课程：录取对学生的编程能力有要求，必须掌握Python， C#，C++，Java，or JavaScript其一
标化成绩：托福总分106份(25)