美国数据科学硕士介绍

嗨，大家好！

今天我们继续来带大家一起看看那些排名稍靠后、但有着优秀的项目设置、实习项目资源，和/或地理位置等自由的学校的数据科学硕士项目。

1. Rochester University - Master of Science in Data Science

Rochester 的MSDS项目开设在数据科学学院下。项目要求学生修满30个学分，历时两到三个学期。其中包括5门核心课（Data Minging, Computational Introuction to Statistics, Database等），4学分实践课（三到四位学生为一组解决学院合作企业的实际问题），和10学分应用领域课程（可从计算方法、统计方法、健康和生物医学和商业和社会科学中选择一个方向）。

这个项目对申请者的专业要求是建议理工科专业的学生申请，如果是非理工科的，建议学生至少有微积分和一些编程基础。针对那些计算机科学专业背景薄弱的学生，学校提供夏季学期桥梁课程 - 数据结构和算法，学生是否需要修桥梁课程或其他先修课是由招生委员会决定并在录取邮件里通知学生。

申请时，GRE optional （有超过一半的申请者提交, 平均分V 60%，Q 80%），TOEFL （最低100）或IELTS （最低7.5）或Duolingo （最低120），GPA（如果你有一门课或一个学期的成绩较低，可以再附加信息出做出简要解释）其他申请材料包括成绩单、简历、文书、三封推荐信。

2. Northeastern University - Master of Science in Data Science

Northeastern的数据科学硕士项目分为两种，MSDS和Align MSCS。前者是普通的硕士项目，而后者是为那些本科专业背景不是理工科的学生开设的。

（1）MSCS

MSDS是计算机科学学院和工程学院合作开设的项目。项目历时2年到两年半。学生需要修满32个学分，包括20学分的核心课和12学分的选修课。核心课有Data Management an Processing，Algorithms，Machine Learning an Data Mining，Presentation an Visualization；选修课可以从计算机科学、工程、社会学、公共健康和艺术学院的多类课程中选择，或者学生可以跟导师合作完成一个科研项目。

申请该项目的先修课要求是在Northeastern完成两门基础课（概率论和线性代数），或者通过在学期开始前通过两个水平测试，测试内容主要是基础的CS、编程、统计、概率论和线代，或者选择在Northeastern先修两门课程（数据科学编程和数据科学现代和概率论），这些课程不计入硕士项目学分。

申请时，GRE（可能optional，最低分：Verbal = 147, Quantitative = 152, AW = 3.5）；语言测试最低分：TOEFL 100，IELTS 7.5，Duolingo 125；GPA最低3.0/4.0或者80/100。其他申请材料包括文书一篇、推荐信（3封，建议至少一封来自实习或工作上司）、简历和成绩单等。

注：在我们写这篇文章时Northeastern还未更新2022fall申请的GRE要求，请大家在申请前根据上面链接查看最新GRE要求。

（2）Align MSCS

Northeastern的计算机科学院从2013开始开设Align项目，针对那些没有理工科基础但想转专业读CS硕士的学生。现在Align项目延伸到了MSDS。Align MSDS要求学生修满44个学分，第一年的四门桥梁课程（基础计算机科学、离散数学、数据科学编程入门和数据科学现代和概率论），第二年开始研究生级的课程，跟上面MSDS的课程设置相同。

申请时，语言测试最低分：TOEFL 100，IELTS 7.5，Duolingo 125；GPA最低3.0/4.0或者80/100；短文书两到三篇（坚持不懈的经历和转专业的原因）、推荐信（3封，建议至少一封来自工作上司）、简历和成绩单等。

3. Iniana University Bloomington - M.S. in Data Science-Resiential

IU的数据科学硕士项目开设在信息、计算和工程学院下，分为线上和线下两种授课方式。这里我们介绍的是线下项目。IU的数据科学硕士项目涵盖的范围很广，而且根据学生不同的本科专业背景和职业目标设计多个不同的轨道，让学生能更灵活的选择适合自己的课程。非常用心！

学生需要修满30个学分，可以从以下四个细分领域（轨道）选择一个来集中学习：Applie Data Science, Big Data Systems, Computational an Analytical, Managerial Data Science。

Applie Data Science主要是基础的数据科学方法学习和在交叉领域的应用，适合本科专业为计算机科学、数学或统计的学生。除了15学分的核心课（涵盖统计方法、数据挖掘、数据管理、可视化等）、3学分的毕业项目和6学分的选修课，学生需要从四个应用领域（数据安全和隐私、健康和生物医学、人机交互、社会数据科学）选择一个来完成应用学分。

Big Data Systems主要是大数据收集、处理和挖掘相关的软件开发，更适合本科专业是计算机科学/工程的学生。这个轨道要求学生修满18-21学分核心课程，涵盖Statistical Methos, AI an Machine Learning, Big Data, Clou Computing, an Visualization, an Core Engineering。整个学习过程中，学生会有很多软件开发的实战经历。申请大数据系统轨道的先修课要求包括熟练掌握编程语言C、Java或Python，熟悉R和MATLAB，微积分I和II，离散数学和概率论。

Computational an Analytical轨道主要是数据科学方法的学习和应用，适合有计算机科学专业基础的学生。课程包括核心课15学分（涵盖ata systems, algorithms, ata analytics, an big ata infrastructure），和选修课15学分，毕业项目可选。申请这个轨道，要求学生GRE（optional）Q>160，微积分I和II、算法或数据结构、两门编程课都要有B或B以上的成绩。

Managerial Data Science主要是数据科学知识和管理技能的结合，适合想成为数据科学项目经理的学生，鼓励有一定工作经历的学生申请。课程包括数据科学核心课9学分（包括Statistical Methos, Machine Learning, Data Visualization等），15学分的管理相关的课程（包括Organizational Informatics,Information Systems Design，Systems Analysis an Design等）。

申请时，除了上面提到的先修课要求，GRE optional，语言测试可以提交TOEFL, TOEFL at Home Eition (2022), IELTS和Duolingo，虽然没有最低分要求，但大部分录取的学生TOEFL 100+，IELTS 7+，Duolingo 120+。其他申请材料包括文书、成绩单、简历和三封推荐信。要提醒大家的事，如果你有助教经历，让你的上司帮你写推荐信，评价你的教学能力，可以帮你提高拿到IU助教奖学金的几率。

4. University of Pittsburgh - MSIS with Big Data Analytics Specialization

Pittsburgh的数据科学硕士项目开设在计算机和信息学院下，是信息科学硕士的一个分支。通过课程设置，我们可以看到这个项目更偏信息和网络。学生需要修满5门必修课（包括算法、信息安全、数据库管理等），7门选修课。大数据分析分支下有3门必修课包括数据挖掘、机器学习、信息储存和检索，两门选修课（可从人工智能、神经网络、空间数据分析等课程中选择）。其他选修课可从其他学院选择，也可以做研究项目。

申请该项目要求的先修课包括一门数学课（微积分、线代或离散数学）、概率论和编程（Java, C++或C#）。

申请时，GRE optional；语言测试成绩必须满足最低分要求：TOEFL （最低90，每部分最低22）或IELTS （最低7，每部分最低6.5）或Duolingo （最低115）；GPA最低3.0/4.0。其他申请材料包括成绩单、简历、文书和推荐信。

5. Rutgers University - MS in Data Science

Rutgers的数据科学硕士项目是开设在统计学院，与计算机科学学院合作的。学生需要修满10门课程（30个学分），其中包括8门核心课（算法、数据库、概率论、金融数据分析等）和两门选修课。整个项目可以在一年到一年半内完成。

该项目要求申请者的本科专业要求较为严格，必须是数学、统计、工程、计算机科学或其他相关的专业。要求的先修课包括多变量微积分、线代、统计、概率论和两门编程课。不满足先修课要求的学生可能会被录取，但需要在开学前在自己之前的学校或网上完成先修课。开学后会有水平测试，未通过的学生需要先补课。

申请时，学生需要提交GRE（最低V 153，Q148）或GMAT （最低 V 29，Q 41），TOEFL（最低W 22，S 23，R 21，L 17）或IELTS （最低7）。其他申请材料包括成绩单、简历、文书和三封推荐信。申请截止日期是rolling的形式，先到先得。

6. North Carolina State University - MCS in Data Science

NCSU的数据科学硕士是CS硕士项目的一个分支，因此从这个项目毕业的学生会有更强的计算机科学基础。该项目要求学生完成31个学分，其中包括12个学分的计算机科学课程（包括算法、系统等）和18学分的数据科学课程（包括数据挖掘、机器学习算法，数据库管理和应用类课程），不要求论文或研究。

申请该项目，学生需要有很强的数学和计算机科学专业背景，先修课包括微积分、统计、概率论、线代（推荐）、编程、算法和计算机系统。对于非CS背景的学生，申请前可以先申请NCSU的网课来完成先修课要求。

申请时，学生需要提交GRE（往届国际生录取平均分V 62%，Q 92%，AW 47%，在美国连续全职工作五年以上的IT申请者有机会免GRE），TOEFL（往届国际生平均分106）或IELTS。其他申请材料包括成绩单、简历、文书（最多500词）和三封推荐信。

7. University of Colorao Bouler - Master of Science in Data Science

UC Bouler的数据科学硕士由应用数学、计算机科学、信息科学等多个学院合作提供。项目分为线上和线下两种形式。线下项目历时一年半到两年，要求学生修满30学分，包括21学分的核心课（统计方法、网络安全、数据挖掘、机器学习等）和9学分选修课（可从计算机科学、商学、地理等多个学院选择）。

申请建议的先修课包括微积分（两学期）和线代，高阶计算机编程（R或Python）。没有数学或编程背景的学生也可以申请，录取后可以通过桥梁课程补充基础知识。

申请时，不建议提交GRE（提交了学校也不看），TOEFL （最低80）或IELTS （最低6）或Duolingo （最低100），GPA（最低2.75/4.0，建议3.2/4.0以上）。其他申请材料包括成绩单、简历、文书（最长一页）和两到三封推荐信。

8. University of Missouri - Master in Data Science an Analytics

Missouri的数据科学硕士项目由工程院、医学院、信息科学院和其著名的新闻学院联合开设。该项目要求学生修满34个学分，包括7门核心课（数学和统计基础、数据库、可视化等），学生可选择毕业论文或毕业设计项目，和选修课（可在生物健康、传播学、地理空间、高性能计算等应用领域中选择）。Missouri的新闻传播学是很有名的，想学习数据新闻学的同学可以多了解这个项目。

该醒目欢迎各个专业背景的学生申请，建议申请者有一定编程基础（Python或R），没有的录取后可以提前参加暑期训练营来补足。

申请要求包括标化GRE optional但鼓励提交，TOEFL（最低80）或IELTS（最低6.5），GPA（最低3.0/4.0，有工作经历的，低于3.0也可能被录取）。其他申请材料包括简历、成绩单和文书。推荐信 optional，但鼓励提交一到两封。

9. San Jose State University - MS in Data Science

SJSU的数据科学硕士项目是由计算机科学学院和数学和统计学院联合开设的。必修课有9门（数据库管理、人工智能、回归理论、聚类分析等），更偏数学和统计的学习；选修课主要是科研项目（要求论文）或写作。整体来看SJSU的数据科学项目设置偏学术型，加之其地理位置优势，值得大家进一步了解。

这个项目要求申请者的本科专业背景为理工科。先修课包括多变量微积分、线代、统计、数据结构、概率论、编程（R或Python、SQL）。以上先修课里的前四个要求分数B以上。缺少部分先修课仍然可能被有条件录取，然后再SJSU补足。

申请时，GRE（2022fall免提交），TOEFL（最低100）或IELTS（最低7.0）。其他申请材料包括简历、成绩单、文书和两到三封推荐信。

10. Kansas State University - Master of Science in Data Analytics

K-State的数据分析硕士项目开设在商学院下，并与计算机科学、经济、地理、工业工程、数学和统计合作授课。虽然归属商学院，它仍属于STEM，适用于STEM OPT。这个项目要求学生修满30学分，包括21学分的核心课程（编程、基础经济计量学、信息技术策略、商业分析和数据挖掘等）和9学分选修课（可选择继续深入学习数据科学或其在不同领域的应用）。

申请时，GMAT或GRE（官网未列出具体要求，和是否optional，建议发邮件询问），TOEFL（最低79）或IELTS（6.5）或PTE（58）。其他申请材料包括成绩单、简历、文书（长度一页纸）和三封推荐信。

除了以上介绍的这些项目，还有很多其他项目供大家考虑，比如威斯康星大学麦迪逊分校 的统计硕士数据科学方向，旧金山大学的数据科学硕士等。此外，有的同学根据自身情况需要申请线上数据科学硕士项目，则可以考虑我们上面提到的有线上选项的学校或者伊利诺伊厄本那香槟分校的数据科学硕士等。

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