美國十大熱門數據科學Data Science全面解析
美國數據科學專業是當今最受廣大留學生歡迎的熱門專業，在互聯網科技高速發展的今天，大數據時代已經正式來臨，分析大數據可以幫助企業更好的進行產品制定與推廣規劃，從而最大程度的幫組企業盈利，所以各大公司對于數據科學專業人才可謂是求之若渴。
美國院校錄取信息：
- 美國數據科學專業介紹、如何選校、各項考試的準備
- 美國165所綜合性大學中開設數據科學專業的院校，包括獨立項目和非獨立項目兩部分。收集的信息包括綜合排名，學校名稱，專業(中英文名稱)，開設學位，所屬科系)
- 34所開設數據科學專業的美國院校錄取要求(本科專業要求、截止日期、托福/雅思、GRE及GPA要求，以及其他重要信息)
慧徳留學需要提醒各位同學：
- 因為信息太過龐大，慧徳力求提供更多信息給同學們參考，但難免會有遺漏或者錯誤，同學們一定要根據自身情況，有選擇的借鑒。
- 很多同學都想申請美國的數據科學專業，所以接下來我們就對此進行詳細介紹，從而幫助大家順利的申請適合自己的大學。
什么是數據科學(Data Science)
隨著科技的發展，每天每時每刻都有大量數據被產生和存儲下來。如何才能把這些數據變成有用的信息價值被人類所利用，就會通過一系列的收集、統計、整理、分析、挖掘等方法和技術來實現整個過程。數據科學是一門交叉的學科，涉及到很多的領域包括統計學、數學、計算機、人工智能、機器學習、數據庫、模式識別、可視化技術等多學科的知識。大數據時代的到來，為各個科學領域帶來了新的改革。
Data Science一般要求的先修課程如下：
- 完整的數學背景(微積分，線性代數，概率論，統計學，數學建模)
- 計算機背景知識(計算機導論， SQL, Database, Programming)
- 除此以外，還希望候選者具備一定解決問題和與人溝通的能力。
數據科學與商業分析區別
數據科學是商業分析的整合，所以數據科學家做的東西不僅僅包括商業分析部分，所以你可以認為數據科學家是商業分析的plus版本。
以下是數據科學家的能力——
- 要具有很強的預測模型算法的理解力，比如線代，邏輯回歸，神經網絡，決策樹，SVM,啟發式模型(至少會2-3鐘的算法);
- 具備可擴展性的機器學習算法;
- 具備深層次的基礎統計學和概率論，比如像Bayes theorem,具備理解值統計量;
- 掌握一門以上的分析語言，比如R,Python,Scala等等;
- SQL;
- 有過大數據平臺的經歷(Hadoop,Spark,Mahoutetc);
商業分析的職場發展：商業分析的方向比數據分析更加具體，商業分析不需要很強的技術方面的能力。
以下是商業分析的能力——
- SQL;
- 建立KPI和儀表盤，必須會用BI工具，比如excel,Tableau,Power Pivot等等;
- 至少會要一個簡單的統計分析，比如ANOVA,簡單的線性回歸以及具備從統計推斷來制定企業需求;
- 具備深層次的基礎統計學和概率論，比如像Bayes theorem,具備理解值統計量;
- 給目標問題制定方案;
- 有CRM的經歷;
- SAS,R;
什么樣的人適合去學習數據科學?
美國學校和其他國家的大學不太一樣的是基本對于本科的專業沒有太高的要求，但是對于課程和背景方面的要求較細致，也就是我們所說的先修課程(Prerequisite)
數據科學專業的就業前景
全球最頂尖管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)出具了一份詳細的分析報告，預計到2018年，大數據或者數據工作者的崗位需求將激增，其中大數據科學家的缺口在140000到190000之間，對于懂得如何利用大數據做決策的分析師和經理的崗位缺口則將達到1500000!
其中對大數據處理需求最旺盛的行業包括：制藥業、計算機軟件、互聯網、科研、IT技術服務、生物技術。事實上，大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創業公司到金融機構，到處需要大數據項目來做創新驅動。數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚，在硅谷，入門級的數據科學家的收入已經是6位數了(美元)。
美國數據分析專業選校篇：
1、美國數據分析專業學校統計
由于數據科學是一門新興的專業，目前開設學校數據科學學科的大學為數不多。不過不要惶恐!現在越來越多的學校正在開設數據科學這門單獨的學科。為大家整理了美國165所綜合性大學中開設數據科學專業的院校，包括獨立項目和非獨立項目兩部分。以下是部分截圖(包括綜合排名，學校名稱，專業(中英文名稱)，開設學位，所屬科系)：
2、GPA、GRE、托福/雅思要求
這三項決定你是否被目標院校錄取的最關鍵的因素，如果你是大一、大二，恭喜你，你還有時間提高你的GPA,如果你是大三，給你提高的機會并不多了。其實從這三個硬性的成績，你基本上可以確定你能申請的學校的大概了。
我們收錄了美國34所開設數據分析專業院校的錄取詳細信息，包括專業背景要求，GPA、GRE、托福/雅思等分數。以哈佛大學為例，截圖：
3、學費
關于費用，可能 是阻擋你選校的一個因素。建議所有申請此專業的申請者要慎重考慮，自己的經濟情況是否能夠支付學習期間的各種費用支出。你可以從34所美國數據科學專業的官網數據中獲取你鐘愛學校的學費情況。以哈佛大學為例：
下面我們將具體介紹10大熱門數據科學碩士研究生項目：
哥倫比亞大學
哥倫比亞大學的MS in Data Science 項目處于美國數據科學碩士申請難度的第一梯隊。該項目為期1年，學生共需修讀30個學分，無需撰寫畢業論文。該項目開設獲得專業成就認證必需的四門基礎課程，學生可以在此課程基礎上將數據科學技術運用于各自的興趣領域。
該項目要求申請者擁有一定的數學及編程基礎，最好學過微積分、線性代數、計算機編程等課程，沒有強制性的工作經驗要求，有的話也會為申請者加分。需要遞交GRE成績，托福100、雅思7.0,不可使用GMAT代替GRE成績。
項目的學生將有機會從事包括畢業項目在內的獨創研究，并與行業合作伙伴以及教學人員溝通互動。畢業生可以選擇金融等服務領域工作，也可以選擇偏向技術的IT企業。
杜克大學
杜克大學的Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)項目為期2年，該項目致力于培養一批能夠使用計算策略來激發創新能力和洞察力，并且善于定量思考的新型領導者。旨在培養學生成為能給任何領域做出貢獻的數據科學家，通過跨學科訓練與團隊合作科學實驗的經驗促進學生更好地利用數據的力量。項目規模不大，每年招收25-35名學生。
申請要求方面，不強制要求申請者有數學、計算機等專業背景，但是最好要學過微積分、線性代數、統計等數學方面的課程。需要遞交GRE成績，托福90,雅思7.畢業生去向良好，實習就業機會較多，從事的領域以計算機科學，金融，生物科學等領域居多。
賓夕法尼亞大學
賓夕法尼亞大學數據科學碩士項目為期一年半至兩年，將有關機器學習、大數據分析與統計學等核心課題的前沿課程與多樣化的選修課有機結合，給予學生選擇在特定的目標專業領域內應用技能的機會。項目包括基礎課程及數據科學應用領域的實習。要求提供GRE,無最低分數要求。托福100,雅思7.5.畢業生就業形勢良好，就業率較高，可以進入工程技術、咨詢、決策等領域。
西北大學
西北大學分析學理學碩士項目(MSiA program)由西北大學工業工程與管理科學學院開設，為期15個月。該項目的核心課程由統計學、機器學習、優化、數據庫、數據處理組成，每一門課都已之前的課程為基礎，強調在商業實際中的學術研究。
申請要求方面，需要提供GRE分數，要求托福95,雅思7.5.適合本科工程、商學、計算機科學、數學、信息科學技術專業背景的人士。該項目面向商業，加上課程時間較短，有很多的實習機會，大部分學生畢業后選擇直接工作，畢業生多進入金融領域。
康奈爾大學
康奈爾大學運籌學與信息工程碩士項目(數據分析方向)為期1年，共計30個學分，要求申請者擁有數學、工程、物理、化學、數學經濟學等本科背景，且已經修讀過微積分、概率論、統計、計算機編程、數據結構等課程。
每年招收50人左右，其中中國人大約30個。該項目選課自由度很大，并且有選CS系課程的優先級，無論你是想學CS,IS還是商科，金融，統計，統統都可以選。這種選課的自由度放眼全美也是十分罕見的。
申請者需要托福100(寫作不低于20,聽力不低于15,閱讀不低于20,口語不低于22);雅思7;GRE數學不低于166,閱讀不低于165,寫作不低于3.5;不接受GMAT.畢業生2015年平均起薪達到83925美元，大部分學生進入蘋果，微軟，甲骨文，Facebook等互聯網公司。
南加州大學
南加州大學計算機(數據科學)理學碩士項目需要修滿28個學分，要求課程讀完GPA不低于3.0,班級規模較小，每年招收20-30人，偏向于理論研究方向。要求申請者提供GRE,托福：90-100(單項不低于20);雅思：6.5-7(單項不低于6)，不需要接受學校ISE測試，GPA3.0以上。該項目的畢業生可進入微軟、百度等世界500強的企業機構。
卡耐基梅隆大學
卡耐基梅隆大學Heinz學院下設兩個數據科學碩士項目：MSPPM Data Analytics track和MISM Business Intelligence & Data Analytics.一個偏技術導向，一個偏商科導向。這里只介紹技術型的MSPPM Data Analytics track項目。該項目分標準(Standard)、延伸(Extended)、快捷(Accelerated)三種修讀模式，學制分別為16個月、20個月和12個月，總學分均為144個學分，每年招收學生較少。
該項目要求提供GRE,不接受GMAT,托福100以上，雅思7以上。項目的綜合性課程體系有助于學生習得專業技能與知識，以開發用于下一代大規模信息系統部署相關的技術層，以及分析這些系統生成的數據。畢業生就業形勢良好，能夠成為前沿信息技術、軟件服務與社會傳媒企業中備受青睞的軟件工程師、數據科學家與項目經理人。
佐治亞理工學院
佐治亞理工學院的MS in Data Analytics項目是2015 Fall新開設的項目，有三個Track:Analytical Tools Track、Business Analytics Track、Computational Data Analytics Track.是跨學科碩士項目，根據以往的經驗，這個學校的所有研究生項目都不太好申請，跟UC-Berkeley類似，申請難度較大。
申請者需要提供GRE,且托福100,不接受雅思。學生有機會直接向頂級的國際商業智能權威機構、統計學與運籌學尖端分析技術的開發者，以及大數據與高性能計算領域的世界級領導者學習。畢業去向主要面向商業智能與決策支持。
New York University
紐約大學的MS in Data Science 以其超高的就業率一直人氣頗高。這是一個2年制的項目，且拿到了STEM資質。班級規模30-40人，且50%為國際生。一般為期4個學期，要求學生有足夠優秀的數學知識背景和一定的計算機科學基礎知識，并且學習過微積分、線性代數、統計學、概率論以及計算機科學等課程。
要求托福100,雅思7,接受GRE/GMAT.該項目跟CMU類似，有很多細分的項目，跟不同的院系合作設立，從偏技術到偏商業的都有，偏技術的相對好申請。
北卡羅萊納州立大學
北卡羅萊納州立大學分析學理學碩士項目是由高等分析研究所(Institute for Advanced Analytics)開設的全美第一個分析學碩士項目。NCSU analytics是分析學項目里的頂級老牌項目，但是學校綜合排名不高。要求托福80(單項不低于18)，雅思6.5(單項不低于6.5);不要求GRE/GMAT,每年招收20-30人，其中國際生50%.
