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斯坦福大學

統計學下面的數據科學track

課程：

數學和統計基礎：15學分

實驗課：3學分

科學計算(軟件開發+大規模計算)：6學分

實踐課：3學分

數據科學課程：剩余學分可選

哈佛大學

MASTER'S IN DATA SCIENCE

計算機和統計學院老師授課

12門課，一年半的項目

不限制本科背景，但更喜歡錄取有足夠計算機、數學或統計學背景的學生。

課程要求：

概率論與線性代數;概率論與統計推論課程;熟練掌握python或R，掌握基本的計算機概念。

12月1日截止

申請時不需要GRE

賓夕法尼亞大學

MSE in Data Science

一年半到兩年可完成的項目。

11.1提前批截止，一月中旬出結果

4、卡內基梅隆大學

MCDS：Master of computational data science

12月13截止

該項目側重于科學實驗設計、數據收集、數據建模與分析、問題解決和人機交互等。

加州伯克利

運籌系下的機器學習和數據科學方向

一年的項目

20%的錄取概率

500+的applicant，100入讀

6、 哥倫比亞大學

數據科學學院下的項目：該項目由四個學院合作上課-文理學院、工程學院、計算機學院和運籌學院。

課程：

計算機：計算機系統、機器學習、算法 /9學分

工程：數據科學的大課程 3學分

統計學：概率論與統計、探索性數據分析和可視化、統計推斷和建模 /9學分

選修課：剩余學分可選

7、 紐約大學

2013年成立的數據科學中心的MSDS項目

36個學分項目

錄取學生本科專業：統計、計算機、數學、工程、經濟、商科、生物、物理和心理學等。21秋入讀的學生平均GPA3.87

先修課要求：微積分I、線性代數、計算機入門、會Python和R語言、微積分II、概率論與統計或含數學內容多的高階物理、工程或計量經濟的課程。

8、 西北大學

分析專業

每年入讀人數在40左右

入讀學生背景：數學和統計專業40%、工程和計算機30%、經濟與社科19%、商科和管理6.5%

9、 杜克大學

MIDS 跨學科數據科學

Duke University Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)combines rigorous computational and technical training with field knowledge and repeated practice in critical thinking, teamwork, communication, and collaborative leadership to produce data scientists who can add value to any field.

去年錄取數據

959申請者，錄取率11.68，最后入讀38人

42個學分的項目，兩年完成

10、 密歇根安娜堡大學

Data Science

錄取學生本科背景多元化：統計、數學、計算機科學、物理、工程、信息和數據科學等等。課程要求：

兩個學期的微積分

一個學期的線性代數或矩陣代數

一門計算機入門課程

一般學生兩年完成。

2.1截止，無需GRE

大概會發100個offer，最終70人左右報道

11、 約翰霍普金斯大學

工程學院下的MSE in Data Science項目

課程：

一門數據科學入門，4門核心課程，4門選修，1個數據科學大項目、一門數據科學倫理課。

該項目提供應用數學、統計學和計算機科學方面的培訓，以作為理解和領會現有數據科學工具的基礎。

12、 南加州大學

計算機學院下的數據科學項目對于計算機要求比較高

其他可以選擇的項目還有工程學院下的分析、應用數據分析、通信數據分析等等，難度會比計算機學院下的項目要小一些。

13、 弗吉尼亞大學

32個學分11個月的項目

班級人數 60人

平均GPA3.6

國際學生比例15%

錄取背景多元

本科背景有航天、生物學、商業、計算機科學、工程、經濟、廣告、語言學、數學、護理、公共政策、統計學等等。

希望申請者有很強的量化背景、高效的溝通能力和解決問題的思維方式。

14、塔夫茨大學

數據科學

30個學分，可一到兩年完成。

1月15截止，無需GRE