盘点！藤校数据科学类DS项目，偏爱哪些申请者？

📍哈佛大学

项目名称: 数据科学硕士 Master’s in Data Science

项目简介：由计算机科学系和统计系提供的跨学科项目，学习时长3-4个学期。

申请要求：无硬性申请背景要求，但需要有足够的微积分，线性代数和微分方程的基础知识，熟悉概率和统计推断，并熟练掌握至少一种程序设计语言（如Python或R）。

启德录取案例：

W同学，录取哈佛大学统计与数据科学硕士

本科背景：国内TOP2高校 计算机科学与技术专业，TOEFL 105+，GPA 3.7+/4.0，GRE325+

海外导师：加州大学洛杉矶分校计算机博士

📍耶鲁大学

项目名称: 统计与数据科学硕士/统计学硕士 M.S. in Statistics & Data Science / MA in Statisic 两个track（ 可入学后申请transfer）

项目简介：属于统计与数据科学系下，项目时长为1.5年。

申请要求：该项目录取难度较高，1000+份申请中仅有40人被录取，录取率约4%。申请者需要修习过规定的概率、统计、数据科学、计算机类相关课程，还需要有相关科研项目经历。

启德录取案例：

H同学，录取耶鲁大学统计与数据科学硕士

本科背景：美国TOP60大学 应用统计+数学双专业，GPA 3.9+/4.0 ，GRE 330+，

海外导师：约翰霍普金斯大学生物统计硕士

📍普林斯顿大学

项目名称: 统计与机器学习硕士 Master in Statistics and Machine Learning

项目简介：结合统计学和机器学习的跨学科项目。

申请要求：虽然普林斯顿大学没有公开提供非常具体的录取标准，但通常申请者需要具备扎实的数学、统计学和编程能力。有相关科研经历、论文发表或项目经验的申请者将更具竞争力。

📍哥伦比亚大学

项目名称: 数据科学硕士 M.S. in Data Science

项目简介：该项目课程横跨计算机科学、工程和统计三类学科。

申请要求：需要量化和编程课程背景（ e.g. calculus, linear algebra, intro to programming etc.)，专业各种背景的都有，不太卡专业，甚至有环境科学、心理学等背景，但GPA比较卷，建议3.7+比较有竞争力，美本陆本都有。

📍宾夕法尼亚大学

项目名称: 数据科学工程理学硕士 MSE in Data Science

项目简介：该项目由工程与应用科学学院提供，融合了机器学习、大数据分析和统计学等核心主题的前沿课程，课程时长1.5 -2年。

申请要求：需要数学统计功底和一定的编程能力，倾向计算或统计背景；看重实习经历；其他专业背景需要很强的技术和数据分析能力，展示相关的研究项目、数据分析实践或机器学习应用经验也是申请过程中的重要加分点。

📍布朗大学

项目名称: 数据科学硕士 Master's in Data Science

项目简介：布朗数据科学研究所（Data Science Initiative）主导的跨学科硕士项目，植根于布朗大学四个强大的学术部门（应用数学、生物统计学、计算机科学和数学），课程时长1 -2年。

申请要求：接受不同学科背景的学生，尤其是数学、统计学、计算机科学、工程学或其他相关领域的背景。不强制要求申请人提交GRE，但作为小众精英藤校，招生size较小。

启德录取案例：

X同学，录取布朗大学数据科学硕士

本科背景：国内985大学 信息管理与信息系统专业，GPA 3.7+/4.0，TOEFL 105+，GRE 325+

📍达特茅斯学院

项目名称: 数据科学硕士 MS in Data Science

项目简介：由工程学院提供，强调技术和工程应用。注重个性化教育和导师指导。

申请要求：接受商业、工程、计算机科学、物理/生命/社会科学、数学、文科和教育等职业背景或本科学位不同的申请者，建议提交GRE（非必须），国际生托福79分以上才可以申请助教岗位。

注：上述申请要求仅供参考，具体请以官网为准。

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