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近期有不少美國大學都在開設新項目，唯恐慢一步就跟不上其他學校的節奏。

這其中，又以數據科學類項目為主。前不久，哥大新開了一個數據科學類項目環境健康數據科學碩士（MS in Environmental Health Data Science）。

隨后，作為綜排TOP10“釘子戶”的西北大學，也新增了一個數據科學碩士項目！在SPS學院開設了全新的Accelerated MSDS項目（線下），項目為期1年。

不難看到，現在DS相關項目真的很吃香，不少大學都在搶著開新項目。

那么除了這兩個新增的項目，還有哪些優質DS項目推薦呢？我們按照申請難度由高到低給大家整理到以下這些，大家可作參考：

 

TOP10大學優質DS項目

1. 斯坦福大學

斯坦福其實有2個DS項目，分別開在ICME（Institutes of Computational and Mathematical Engineering）和統計系，都是數據科學類，課程差距總體不大，但申請難度不一樣。

ICME-DS

項目對申請者的數理背景提出了非常高的要求，要求線性代數、數值方法、概率、隨機、統計理論、精通C和R編程，而且對這些課的課程成績很看重，基本要3.9+。

主要錄取數學/統計/計算機本科專業的學生，此外也很看重DS相關的科研經歷。應屆生可以申請，中國學生也不少，但更喜歡top美本/海本。

MS Statistics - DS

Stanford統計系下的MS stats和MS stats-data science也是分開申請的。MS stats-ds track是Terminal degree, 沒有論文，時長5 quarters。

申請上注意只接受托福，不接受雅思，平均標化Verbal 97% + Quantitative 97% + Analytical Writing 82%；Average TOEFL: 110 Total。先修課方面要求線代、統計/概率論、隨機過程、數值方法、編程（python/C/C++）等等；無面試。

 

2. 卡內基梅隆大學

Master of Computational Data science

CMU MCDS計算數據科學項目隸屬于CMU SCS計算機學院，也是第一梯隊的神校神項目。就業導向，可以選擇1.5年到2年畢業。這個項目的前身其實是MSIT in Very Large Information Systems（2004），所以也沒有特別specialized DS，還是更CS的。

課程設置比較成熟了，第一學期是4門DS基礎課，第二學期在3個track里選其一：system系統方向（側重databases, distributed algorithms and storage）、analytics分析方向（這個最前沿DS，側重ML/NLP等）和Human-Centered DS方向（ds的跨學科應用）

申請方面，項目規模在60+，錄取率在3%-5%，中國學生比例高，基本是cs/math背景。gpa3.8+，同時比較看重學生的科研經歷。陸本錄取一般除了硬件指標之外，基本都有美國暑研經歷。

 

3. 賓夕法尼亞大學

MSE in Data Science

賓夕法尼亞大學數據科學碩士項目一共10節課，時長1年半或者2年，課程涵蓋2門Foundations、3門Core以及5門Technical & Depth Area選修課。

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。

另外眾所周知，賓大的workload非常大！大家申請前還是要做好心理準備的。但有科研興趣、成績又好的話，入學后是有機會跟著導師做Thesis/practicum的（但真的要high proficient student）。

申請方面，歷年錄取率僅在10%左右。具體數據上，21fall有1984個申請，錄取195，入學74；20fall，1525個申請里錄取了190個，入學僅47個。

賓大工學院的錄取特點就是非常看重GPA！幾乎都是3.8+/3.9+。GRE 22fall是optional，但參考FAQ平均分（Verbal Reasoning 158 + Quantitative Reasoning 167 + Analytical Writing 4）就知道 ，最好還是帶著這樣的G去申請。

 

4. 紐約大學

MS in Data Science

項目隸屬于紐約大學數據科學中心CDS，CDS是第一個開設全美DS PhD和本科的學院，可以說是DS領域標桿一樣的存在。仰仗NYU Courant在數學和計算機領域的優勢，CDS的師資力量和學術資源優勢不用多說，還擁有天然的紐約地理位置優勢。

項目正常是2年畢業，課程設置非常完善，完全按照Data Scientist的職業方向在培養，數學/統計，計算機/ML算法等基礎課和硬核課程都兼而有之，還有細分track的選擇。

NYU的NLP很強，還有跨學科的Data Science Physics/ Data Science Biology/ Data Science Biology。需要注意的是，項目還有part time，所以是有夜課的。就業導向的話，還提供了industry concentration，有cpt。

申請的話，屬于tier 1的項目，size不算小（150左右）。數學/CS背景比較多，其他專業背景也可，商科/物理/生物/工科等都有。中國學生挺多的，美本多于陸本，都是高三維；有具體的先修課要求。

 

5.哥倫比亞大學

MS in Data Science

除了交叉學科，哥大也有正統DS項目哦！

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。

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。課程的安排整體非常合理，既能幫助編程基礎不足的學生補齊短板，又能提高學生在DS方面的知識水平。

選修課也涵蓋了眾多數據相關領域，且由于項目與計算機學院有所交叉，所以有很多DS學院里的老師都同時是CS專業的授課老師。

相對應的，DS項目課程的代碼訓練含量也遠高于哥大的其他類似數據專業。

項目size比較大，100+，中國人占大多數，其次是印度人，所以不管是熱門課程還是求職資源的分配都非常緊張。因此，哥大DS的畢業生求職并不輕松。申請上建議本科有不錯的統計課/編程課背景，3.7+/325+/105+的標化也只是必要不充分條件。哥大也比較看重本科名校背景，陸本基本都是中游985或專業強勢的院校（比如北郵）。

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