UCSD 數據科學碩士MSDS項目深度剖析！

今天跟著優弗老師一起來了解一下加利福尼亞大學圣迭戈分校UCSD 數據科學碩士MSDS 項目吧！

加利福尼亞大學圣迭戈分校（University of California, San Diego，簡稱:UCSD或UC San Diego），常譯為加州大學圣地亞哥分校、圣迭戈加州大學，位于美國圣迭戈的海濱城鎮拉荷亞（La Jolla），隸屬于被譽為”公立大學典范“的加州大學系統，是一所研究型大學, 也是環太平洋大學聯盟、國際公立大學論壇和美國大學協會成員。現在在us news全美大學排行榜上排名第34位。

數據科學家被Bloomberg稱為“美國最熱門的工作”。根據 Dice 最近的一份報告，在新冠病毒大流行期間，醫療保健、電信、媒體/娛樂和金融服務行業對數據科學家的需求增加了約 50%，因為不斷變化的在線勞動力需要大數據、云計算、機器學習和更高級的人工智能應用程序。此外，美國勞工統計局預測，到 2026 年數據科學領域將增長約 28%，新增約 1150 萬個工作崗位，數據科學領域將出現強勁增長。

為使來自不同學術背景的學生（包括非技術背景的學生）能夠接觸到數據科學，加州大學圣地亞哥分校在Hal?c?o?lu 數據科學研究所 (HDSI)在2021年秋天推出了新的碩士和博士學位項目，HDSI是該大學的所有數據科學中心。HDSI從2022年秋季開始給學生提供以下三個項目：

理學碩士（MS/DS）

碩士課程的目標是教授學生成功執行數據驅動任務所需的知識和技能，并為未來可以擴展數據科學本身知識邊界的研究人員奠定基礎。為了實現其目標，數據科學理學碩士 (MS/DS) 計劃由兩個部分組成：正式課程，以及畢業論文或以課程為導向的綜合考試。 

在線數據科學碩士 (MDS)

Hal?c?o?lu 數據科學研究所 (HDSI) 與計算機科學與工程系 (CSE) 合作，為尋求擴展數據科學專業知識的在職專業人士提供在線數據科學碩士學位。在線數據科學碩士 (MDS) 計劃結合了統計學、計算機科學和數據處于最前沿的應用程序的概念。在 MDS 計劃中，學生獲得以下能力：(1) 從各種來源收集原始數據，并將這些原始數據轉換為適合算法分析的精選形式；(2) 了解機器學習算法以及如何在大型數據集上運行它們；(3) 解釋這些算法的結果以回答有關數據的問題。

*因為國際學生無法通過網上課程維持學生身份，這里不做細致討論。

MSDS的學術準備和課程規劃

MSDS研究生課程旨在讓來自不同教育背景的感興趣的學生最大限度地參與其中。但是，確保順利及時完成研究生學位課程，需要在本科階段做好數據科學五個關鍵領域的學術準備：算法和編程技能、數據組織方法和技能、數值線性代數、多元微積分、概率和統計.

雖然擁有數據科學專業或數據科學輔修本科學位的學生會學習上述所有五個領域的課程，但從其他定量本科課程畢業的學生可能在其中一些領域缺乏必要的知識和技能。為了填補這一空白，該項目提供了一組基礎課程。

這些課程旨在滿足三類新生的需求：

 (a) 在計算機和/或信息科學方面做好準備以掌握算法編程和云計算技能的學生；

(b) 學生在數學科目上做好了一定程度的準備，以掌握有意義的數據分析所需的統計分析和概率；

(c) 從依靠收集和分析觀察或實驗數據以促進科學理解的其他科學領域進入該計劃的學生。這些是具有物理，化學，生物學，環境科學等自然科學學位的學生，或來自經濟學，政治學，心理學等社會科學背景的學生。

即使學生在高級計算和數學/統計方面都做好了準備，如何有意義地應用這些技能也是一種挑戰。為了成功地做到這一點，學生可能需要已經學習過的主題的工作知識。因此，A 組課程是所有學生的背景準備工作，并提供使他們能夠酌情跳過課程的選項。

如果學生必須參加 A 組的所有五門基礎課程，學生會多花一個季度完成學位。然而，對于在數據科學應用領域接受培訓的學生來說，通過選擇使他們能夠將數據科學技術應用于所應用領域的論文選項，可以節省一些選修課程的時間，并在六個季度內完成畢業。

課程要求

碩士課程有基礎、核心、選修和研究要求（下面的 A、B 和 C 組課程）。這些課程要求旨在確保學生接觸到（1）基本概念和工具（基礎），（2）所有學生對數據科學核心主題的先進、最新觀點（核心要求），以及（ 3）對他們的研究或應用有深刻的的看法（選修要求）。課程可能無法滿足一項以上的要求。

數據科學 (MS/DS) 的理學碩士課程結構共有十二個四分課程，分為基礎、核心和專業領域，如下所述。成功完成該項目需要完成論文或基于課程的綜合考試，以測試跨多個課程的綜合知識。在 48 個學分中，至少有 40 個學分必須是研究生水平的課程。此外，經學生導師批準，十分之二的研究生課程可以是與數據科學不直接相關的領域，而是經濟學、生物學、醫學等領域的專業領域。

A組：入門課程：最多四個學分

這些課程旨在提供每個從碩士課程畢業的學生在研究生階段應獲得的五個關鍵基礎知識和技能領域：編程技能、數據組織和方法技能、數值線性代數、多元微積分、概率和統計。

該計劃旨在使缺乏任何（和所有）這些基礎知識和技能的學生可以從五門課程中獲得最多四門課程的學分：

B組：核心課程：三門必修課程，至少六門課程

這些課程建立在基礎課程之上。所有學生必須修讀三門必修的核心課程，此外，學生可以從以下核心課程中選擇至少三門。

C組：選修和專業課程：剩余課程學分要求

MS/DS 學生可以利用選修課來完成他們的學習課程。這些課程可以是列為 B 組研究主題課程的核心數據科學學科的高級課程，也可以是其他部門的研究生（或高年級本科）課程，但須經學生的 HDSI 教師顧問批準。

在獲得研究生顧問的事先批準后，學生可以注冊一個可用的專業領域。專業化需要至少三門專業領域的課程。如：生物工程、商業（市場營銷）、商業（供應鏈和技術）、商業（金融）、機器視覺和交互設計、計算神經科學、網絡等。

方案一：論文選項

作為 C 組課程的一部分，學生必須注冊至少 8 個和最多 12 個 獨立研究學分。學生將在論文顧問和至少由三名成員組成的論文委員會的指導下進行論文研究。要求委員會的至少兩名成員是 HDSI 教職員工委員會的成員，三名委員會成員中的一名可以是兼職任命的行業研究員或來自其他部門或部門的教職員工。委員會主席須經MS項目委員會批準。或者，可能會要求 HDSI 行業研究員擔任委員會的第四名成員。該委員會必須在 MS 課程第三季度末獲得研究生部的批準。選擇方案一的學生必須提交經批準的論文以滿足完成該計劃的要求。

方案二：基于課程的綜合考試選項

根據該計劃，學生必須完成以實踐課程為基礎的綜合考試，旨在評估學生整合知識和理解的能力。在這種形式的綜合考試中，學生必須在三個選定課程中的每一個中回答他們所選領域的綜合問題。綜合考試與主課程融為一體，在大多數情況下，相關工作具有雙重目的，獨立影響學生的課程成績和綜合考試成績。

綜合考試通常由 MS 計劃委員會明確批準的特定班級作業或考試或其一部分組成。綜合考試成績的確定與主課程的成績是分開的。學生必須成功通過三個領域的三門課程的綜合考試：計算、數學/統計學、系統。

學生最多可以嘗試五次，即五門不同的課程。一個季度不能參加超過三門課程的綜合考試，一個季度不能重復參加綜合考試。標記為綜合考試的課程只能用ABCD分數。課程考試在每個季度開始時注冊，學生必須在指定的考試截止日期前提前注冊。考試由負責考試內容、評估和管理的教師委員會監督，該委員會與負責課程成績但不負責綜合考試成績的課程講師是分開的。

MSDS申請要求

12月15日申請系統開放，1月19日申請截止

1. 網申表格

2. 申請費：國際學生140美金

3. 成績單：申請時上傳非官方成績單，錄取后提交官方成績單

本科 GPA 至少 3.0 以上

4. 文書：沒有具體字數要求

5. 考試成績：GRE 2022年秋季入學不需要

6. 推薦信：3封

7. 簡歷

8. 僅限國際申請者:TOEFL或者IELTS。TOEFL要求85以上，雅思成績最低為 7.0 分。

9. 要求學生是工程學、計算機科學、數學、統計學、認知科學、科學學科或定量社會科學（如經濟學或計算社會科學）等定量領域的學士學位。其他學位選擇是可以接受的，具有編程、微積分、概率和統計方面的課程工作或經驗。

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