考虑赴美攻读研究生时，除了计算机科学（CS）和商业管理等传统热门领域，数据科学（简称DS）正逐渐成为另一个备受瞩目的选择。
根据美国劳工统计局的预测，直至2026年，对数据科学专业人才的强烈需求将促使该行业的就业增长率高达27.9%。数据科学家能在各行各业中发挥关键作用，是因为他们具备利用数据解决复杂问题并推动关键决策制定的能力。
在美国，数据科学专业大多隶属于工程学院或文理学院，课程设置严谨且深入，涵盖：高级统计学、机器学习、数据可视化等课程，对学生的专业基础有着严格的要求。
该专业更适合那些本科阶段学习数学、统计学、计算机科学等量化背景学科的学生申请，申请评估时会重点考量本科期间量化课程的数量与质量。
那么，如果计划前往美国深造数据科学或数据分析相关的研究生项目，哪些是值得考虑的选择呢？
数据科学的关键组成部分
数据收集
从数据库,网络抓取,传感器和调查等来源获取原始数据。数据清洗
预处理数据缺失值、删除重复、纠正错误并标准化格式。
数据探索与分析
运用统计技术和可视化工具理解数据模式、趋势及关系。
机器学习
应用算法构建预测模型通过历史数据学习实现预测分类。
数据可视化
利用图表、图形和仪表板直观展示数据发现，助力利益相关者理解洞察。
沟通交流
转化技术发现为可执行见解，向非技术观众展示。
数据科学的应用
商业分析：通过数据分析优化运营流程，深入理解客户行为，进而改善市场营销策略。医疗保健：利用数据分析预测疾病爆发趋势，实现个性化治疗方案，高效管理患者数据。
金融领域：应用数据分析技术检测欺诈行为，实施算法交易策略，准确评估信用评分。
社交媒体：进行情感分析以了解用户反馈，精准推荐内容，预测并把握行业趋势。
数据科学在当今时代极具价值，这得益于数据可用性的持续提升，以及各行各业对制定明智决策需求的不断增长。
数据科学的知识领域和技能
01 数学和统计学
统计学：理解概率、分布、假设检验及推断统计，为数据分析和数据驱动决策奠定基础。线性代数：掌握多种机器学习算法和数据操作技术。
微积分：导数和积分概念在机器学习优化问题中很重要。
02 编程技能
Python：广泛应用于数据科学，涵盖数据处理、分析及机器学习模型构建。R语言：流行于统计分析及可视化。
SQL：用于数据库数据查询与管理。
03 数据处理和净化
数据整理：精通净化、组织数据及分析前准备，涵盖缺失值处理、数据转换及异常值管理。数据可视化：熟练运用Matplotlib、Seaborn、Tableau等工具和技术揭示数据模式与洞察。
04 机器学习
监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机。无监督学习：聚类与降维技术。
深度学习：神经网络、反向传播，并熟悉TensorFlow或PyTorch框架。
模型评估：交叉验证、偏差-方差权衡分析及超参数调优技术。
05 数据工程
掌握数据管道、ETL流程，并具备处理大规模数据的能力。熟悉Apache Hadoop、Spark及云服务工具（AWS、Azure、Google Cloud）。
06 相关领域知识
了解数据科学应用的特定行业（如金融、医疗、营销），有助于定制分析，提供相关且可行的见解。
07 软技能
解决问题：清晰定义并确定问题，选择数据和方法分析。沟通能力：向非技术人员有效传达数据见解和技术概念。
好奇心与持续学习：数据科学发展迅速，持续学习新工具、技术和最佳实践至关重要。
数学科学DS学习步骤
夯实基础：从统计学、编程（Python或R）及数据分析基础课程入手。实战演练：通过参与小型数据科学项目、在线竞赛（例如Kaggle），探索数据集，积累实战经验。
构建作品集：记录项目和分析成果，展示技能，供潜在雇主或合作伙伴查阅。
持续跟进：关注博客、播客、研究论文及在线课程，掌握最新进展和技术动态。
热门院校项目申请难度梯队
一级难度
威斯康星大学麦迪逊分校数据科学硕士WISC MS Data Science
南加州大学应用数据科学硕士
USC MS in Applied Data Science
东北大学数据科学硕士
NEU MS in Data Science
范德堡大学数据科学硕士
Vanderbilt MS in Data Science
二级难度
芝加哥大学应用数据科学硕士UChicago MS in Applied Data Science
卡内基梅隆大学信息系统管理硕士 - 商业智能与数据分析
CMU Master of Information Systems Management - Business Intelligence & Data Analytics (MISM-BIDA)
约翰霍普金斯大学数据科学
JHU MSE in Data Science
加州大学尔湾分校数据科学硕士
UCI Master of Data Science
莱斯大学数据科学硕士
RICE Master of Data Science
三级难度
纽约大学数据科学硕士NYU MS in Data Science
哥伦比亚大学数据科学硕士
Columbia MS in Data Science
密歇根大学数据科学硕士
UMich MS in Data Science
加州大学圣地亚哥分校数据科学硕士（DS75）
UCSD MS in Data Science (DS75)
加州大学洛杉矶分校数据科学工程硕士
UCLA MEng in DS
四级难度
西北大学机器学习与数据科学硕士Northwestern MS in Machine Learning and Data Science
芝加哥大学数据科学硕士
UChicago MS in Data Science
布朗大学数据科学硕士
Brown MS in Data Science
杜克大学跨学科数据科学硕士
Duke Master in Interdisciplinary Data Science
华盛顿大学数据科学硕士
UW MS in Data Science
五级难度
斯坦福统计学及数据科学硕士Stanford MS in Statistics and Data Science
耶鲁大学统计与数据科学硕士
Yale MS in Statistics and Data Science
哈佛大学数据科学硕士
Harvard MS in Data Science
宾夕法尼亚大学数据科学MSE
UPenn MSE in Data Science
数据科学硕士申请要求
1.学士学位：本科教育需为计算机科学、统计学、数学、工程等定量学科，获学士学位。部分项目接受其他背景学生，但需具备数据科学、编程或数学课程经验。2.成绩单：提供所有高等教育机构的正式成绩单，显示良好学术记录，尤其在数学、统计学和计算机科学课程中。
3.标准化考试：GRE（部分学校可选或取消）；TOEFL（建议100+ iBT）或IELTS（建议7.0+）。
4.推荐信：两至三封来自学术或专业推荐人的信件，评价申请人技能、学术表现及研究生项目成功潜力。
5.个人陈述：阐述攻读数据科学硕士的动机、经验、职业目标及兴趣原因。
6.简历：更新简历，突出教育背景、工作/实习、研究经历、技能、出版物、项目及其他相关活动或成就。
7.先修课程或技能：熟练使用编程语言，了解数据结构、算法、统计学和线性代数。部分项目要求特定先修课程或入学前完成某些课程。
8.申请费：不退还，费用约100-250美元，视大学而定。
9.面试：部分项目要求面试，评估申请人与项目契合度。
来源：优弗留学研究生申请
