美國數據科學碩士大學有哪些

美國數據科學碩士大學有哪些，很多同學對于這個問題有疑問和不解，那么下面就跟著中國教育在線的小編詳細了解一下吧。

項目隸屬SEAS工程與應用科學學院(School of Engineering and Applied Sciences)下的IACS (Institute for Applied Computational Science)學院內。這個項目成立于2018年，是一個相對較新的研究生項目，由統計系和計算機科學系聯合開辦。

該項目重點關注可復制數據分析、協作問題解決、可視化與通信，以及數據科學涉及的安全和倫理問題等話題。

從課程設置來看，包括“數據科學概論專題”、“計算機科學系統”、 “統計推斷”、“貝葉斯數據分析”、“數據結構與算法”、“機器學習”等。因而需要申請者有較強的數學基礎，最好要有微積分、線性代數、概率統計等數學先修課背景。

該項目面向應用科學，對coding要求較高，需要至少精通一門編程語言，如Python, R 等，并對計算機科學有基本認識。建議有CS，統計和數學背景的同學進行申請。

2.哥倫比亞大學 MS in Data Science

哥倫比亞數據科學項目的學生有機會與業內的合作伙伴公司和世界級的教授互動。學生也可以選擇以創業為重點的選修課程，或選擇其中一個課程中心涵蓋的學科領域。

數據科學項目由文理院校統計系，工程與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。

數據科學項目為期一年，畢業需要30學分，項目課程由計算機科學必修課、工程學必修課、統計學必修課和選修課組成。

先修課程包括以下：

數學類課程：微積分， 線性代數;

計算機類課程：計算機編程入門課程;

注意：哥大工程與應用科學學院(SEAS) 不接受同時申請多于一個的碩士項目!

3.杜克大學 Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)

該項目是由 Information Initiative 研究院和 Social Science Research Institute 社科研究院兩個機構在2018年開始合辦。課程 2 年制，必修課課程很硬核，required summer internship 和 One-year capstone project 都有。項目規模非常非常小，全球每年錄取 25 人到 30 人，其中中國國籍的學生有 20% - 30% 左右。

作為一個跨學科的項目，杜克大學的MIDS強調數據科學的跨學科方法，借鑒了多個領域的專業知識，包括計算機科學、統計學、社會科學和特定領域的研究，使學生能夠獲得對數據科學概念及其在現實世界中的應用的全面理解。

除此之外，其課程設置非常靈活，學生們可以根據自己的興趣和職業目標定制課程。學生可以在機器學習、數據可視化、自然語言處理等前沿領域內選擇自己感興趣的課程。

4.布朗大學 Masters in Data Science

項目是1-2年制全職學習項目，旨在為學生提供理論和實踐結合的數據科學知識和技能，以應對數據驅動決策的需求。該項目包含課程學習和實踐項目兩個部分，涵蓋數據科學的各個方面，如統計學、機器學習、數據挖掘、數據管理等。

選修課可與哈佛大學(Harvard University)以及羅德島設計學院(RISD)進行交叉選課，課程教師均來自著名教授和業界專家，能夠提供最前沿的數據科學知識和技能。

5.南加州大學 Master of Science in Computer Science(Data Science)

該項目時長為2年，為學生提供了計算機科學的核心背景和專業的算法，統計和系統專業知識，用于獲取，存儲，訪問，分析和可視化與能源，環境，健康，媒體，醫學和交通等不同現實世界領域相關的大型，異構和實時數據。

申請者須具備計算機本科背景或者本科具備計算機相關核心課程和數學課程。

6.紐約大學 MS in Data Science

紐大MS in Data Science設立在Center of Data Science(CDS)下面(CDS附屬在Courant下，Courant應用數學專排第一)，是世界上第一個專門為數據科學開設的碩士項目。

課程設置很成熟，旨在為數據科學領域培養并輸送真正的data scientist。教育質量和業界口碑都很不錯，并配有強大的師資力量和學術資源，因此申請難度也在逐年增加。

課程設置：該項目課程時長2年，每年有春秋兩個學期，共36學分，每門課3學分，12門課，平均每個學期修3門課，每學期GPA不能低于3.0。課程組成是：required course + general elective + track course;其中track course又分為四個方向：Data Science Track，Data Science Physics Track，Data Science Biology Track，Data Science – Biomedical Informatics (Medical School)。

此外，學生還要完成一個capstone project。在項目過程中，學生要把學到的理論知識融入到實際應用中，親身體驗從收集和處理數據，到尋找并設計解決問題的最佳方案，再到實施解決方案的全過程。

　　7.羅切斯特大學 MS in Data Science

項目為學生提供了數據科學基礎和應用方面的強大背景，并獲得了紐約州的認可。專為具有科學、工程、數學或商業任何領域背景的學生設計，可以在兩到三個學期的全日制學習中完成。

學生可以選擇廣泛探索數據科學，或集中研究以下應用領域之一:計算方法、統計方法、健康和生物醫學科學、商業和社會科學。

碩士學生要完成一個學期的實習項目，而不是碩士論文。實習項目讓學生體驗到在行業中工作的滋味——利用贊助機構提供的數據進行真實世界的分析項目。

8.斯坦福大學 MS Statistics - DS

大數據在工程和應用科學領域的重要性日益增加，促使統計學系開設了一個碩士課程，以計算為重點培訓數據科學方面的學生。

這一重點碩士課程是在現有統計學碩士和數據科學與分析學碩士的框架下發展起來的。在成功完成數據科學碩士學位的學生將準備繼續相關的博士項目或作為數據科學專業的工業。完成碩士學位并不是獲得統計學博士學位的直接途徑。

數據科學方向培養強大的數學、統計、計算和編程技能，此外還通過數據科學和其他感興趣領域課程的一般和重點選修課要求提供基礎數據科學教育。

9.賓夕法尼亞大學 MSE in Data Science

賓夕法尼亞大學的數據科學碩士(MSE)為學生準備了廣泛的以數據為中心的職業生涯，無論是技術和工程，咨詢，科學，決策，或理解文學，藝術或通信模式。

數據科學專業通常需要一年半到兩年的時間完成。它將機器學習、大數據分析和統計學等核心主題的前沿課程與各種選修課結合在一起，并提供將這些技術應用于專業領域(深度領域)的機會。

深度領域提供了預備課程和數據科學應用領域的論文或實習。潛在的專業領域包括網絡科學(沃倫網絡和數據科學中心)、數字人文(普萊斯數字人文實驗室)、生物醫學(生物醫學信息學研究所)和公共政策(賓夕法尼亞沃頓預算模型和安內伯格公共政策中心)——以及更傳統的計算機與信息科學和電氣與系統工程的機會。對于有興趣將數據分析和建模應用到工程和物理科學的其他領域的學生，賓大提供了科學計算的專業和協同項目。

基于賓大工學院的優勢，課程不僅融合了DS核心知識，還涵蓋機器學習、大數據分析和統計學等，更重要的是選課自由度很大，而且提供的選修課DS應用領域的廣度也很夠，算是DS項目里課程非常全的了。

關于美國數據科學碩士大學有哪些這個問題本文的分享就到這里結束了，如果您還想了解更多相關的內容，那么可以持續關注本頻道。

>>免費領全球留學白皮書，了解各大學報考條件、費用、開學時間、含金量<<