又一藤校新开设数据科学硕士项目！藤校DS类项目，偏爱什么样的申请者？
2024/10/22/周二 11:26
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当前，在美国一线互联网大厂（谷歌/微软/亚马逊…）等知名企业中，数据分析师已经成为比软件工程师需求量更大的岗位。
随手在Google一搜，就会发现，Linkedin官网上，数据分析师（Data Analyst）的招聘岗位数量高达20.8w+个，远远高出软件工程师（Software Engineer）的招聘数量16.1w+个。
对比谷歌同样base在加州旧金山的两个岗位薪资范围，两者的level几乎没有差别，都在11.4w-16.7/16.8w+这一范围。
于是，相比越来越“卷”的软件工程师（尤其是初级岗位），许多人把职业目标转向了需求增长更大的数据分析师岗位，美国数据科学硕士学位也成为越来越多学生的申请目标。藤校等许多美国知名院校，也纷纷开设了数据科学类研究生项目。
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藤校康奈尔25Fall新设数据科学类硕士！
今年，康奈尔大学科技学院（Cornell Tech）正式宣布，将于2025年秋季首次推出数据科学与决策分析硕士项目（Master of Engineering in Data Science & Decision Analytics，简称DSDA）。
康奈尔DSDA项目是一个跨学科项目，将在纽约开展为期一年的学习。该项目以创业为导向，课程结构分为技术性课程与实践课程（Studio）两大模块。
技术性课程课程交叉融合了机器学习、AI优化、数据科学统计、概率分析和不确定性建模等相关领域知识。
实践性课程中，学生将以项目驱动的学习模式，与来自计算机科学、电子工程、商业及法律等多个学科的学生组成跨学科团队，解决科技公司中现实的商业挑战，从而为未来的创业或职业生涯奠定坚实基础。
作为一个跨专业的新项目，康奈尔欢迎不同本科背景的申请者，但要求申请前已经完成了一门线性代数课程、一门中级概率和统计课程、一门微积分课程和一门编程课程的知识基础。
启德录取案例：
H同学，录取康奈尔大学生物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
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藤校数据科学类项目，偏爱哪些申请者？
事实上，不仅仅是康奈尔，美国八大藤校中还有多所学校设置了数据科学类硕士项目。下面我们来做一个盘点~
📍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。
此外，启德学子还在UCLA、南加大等诸多数据科学项目有成功录取案例，25申请季如果你对选校定位、项目申请难度还有疑问，可以联系小助手咨询我们~
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