美國top30院校數據分析需要哪些條件？

對于大多數行業來說，數字化已經成為一種趨勢，未來將是數據分析的天下。今天我們就來看看美國top30院校數據分析都需要哪些條件？

01、哥倫比亞大學

Master of Science in Data Science

哥倫比亞大學的數據科學（DS）項目開設在自己的專設學院（Data ScienceInstitute）下，由文理研究生院統計系、應用科學學院計算機科學系和工業工程與運籌學系聯合開設。

哥大DS項目的學制為1.5年，共有3個學期，需修讀30學分的課程。
課程領域主要以計算機科學、工程和統計學為主，核心課程包括數據科學機器學習、概率與統計、統計推斷和建模等。

由于哥大的地理位置無比優越，“世界之都”紐約擁有大量的金融、數據、科技類公司提供著相關的就業崗位。
從官網給出的數據來看，雖然哥大DS也只開設了短短幾年的時間，但雇主資源已經相當豐富。
亞馬遜、德勤、蘋果、字節跳動、阿里巴巴等國內外大廠都是哥大DS畢業生的優質去處。

2、賓夕法尼亞大學

MSE in Data Science

賓大的DS項目開設在工程學院之下，該學院以出色的學術課程以及實用的設計與研究經驗享譽全美。

賓大數據科學項目于2017年創辦，在近幾年迅速成為了一個炙手可熱的DS項目，錄取難度在不斷提高，整體學生質量也在逐漸提升，就業情況亦非常可觀。

僅有30人出頭的班級大小加上賓大工程學院自由選課的權利，使得在這個項目就讀的同學可以通過多選CS課程的方式進一步提升自己的綜合能力，且由于班級人數較少，整個項目的同學關系也會比較親密。

3、卡耐基梅隆大學（CMU）

Master of Computational Data Science

CMU的數據科學專業開設在計算機學院，課程安排上也傾向于計算機專業的學習，包括統計學、計算機科學及應用、機器學習等。

CMU的數據科學專業有先修課要求。項目的所有學生都要在暑期學習6學分的11-637 計算數據科學基礎，并且獲得B-或更高的分數。否則就要重修。

4、紐約大學（NYU）

Master of Science in Data Science

NYU的數據科學碩士設立在數據科學中心，研究方向更多從數學學科出發。數據科學學院的選課是非常自由的，學生可以根據自己的偏好選擇計算機科學、Stern 商學院等課程。

申請數據分析專業的學生，除了滿足基本的數字計算機要求外，還偏愛具有機器學習、計算統計、數據挖掘等知識的學生。

當然，Top30美國院校中，還有許多暫時沒有提到的“寶藏項目”，例如哈佛大學的 MS in Data Science，斯坦福大學的 MS in Statistics (DS track)，康奈爾大學的 Master of Engineering in Data Analytics 等...

申請數據分析，

需要做什么準備？

由于數據分析是美研申請的熱門項目之一，而且一般要求申請有統計、計算機或者數學背景，能夠熟悉掌握編程類或統計類軟件，想要沖擊Top30名校并不容易。

很多同學對數據分析感興趣，但是自己的專業并不對口就開始擔心。

其實無論是陸本還是美本開設數據分析本科的學校并不多，只要你的專業課符合數據分析要求就可以大膽申請。

本科是計算機科學、統計、應用數學等專業的同學，是最符合申請條件的，除此之外一些商科，例如金融工程等專業的也比較匹配。

由于數據分析需要通過編程和數據庫的相關手段進行的，所以會編程、會統計、數理基礎好的同學有很大優勢。

如果沒有相關背景，那么同學們想要申請數據分析類項目，最好有定量相關的科研成果。例如大學期間就開始做量化相關的、計算機軟件類、數據庫等項目來證明自己的數據分析技能。

也可以通過參加競賽，如Kaggle、阿里的天池、SODA、WID、數據嗨客等。還可以參加實習，首選與統計、量化、計算機相關的實習。

大數據在各行各業的深度融合，顯示出數據科學領域前景廣闊，無論是什么領域在未來的發展中都不可避免和數據打交道。

因此市場勢必會為精通數據分析的人才提供更多機會，想要把握下一個風口的同學，千萬不要錯過這個寶藏專業呀！

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