摘要:DS硕士也就是数据科学硕士，在美国开设此学科的不算少，要是出名的话，其实也不多，因为门槛高，对于学科背景有要求，更喜欢综合型和学术能力强的申请者，所以在人群方面，可能会比较讲究，下面留学Hanna老师就给您带来美国DS硕士申请指南，感兴趣的不妨参考下吧！

美国DS硕士申请指南|三维要求+软实力

美国DS硕士都比较挑人，尤其是数据科学开设的名校，更是如此，所以要想进入UCB、哥大或者是哈佛等知名数据科学强校，必要具备好的三维，也就是要高分人群。

一般美国DS硕士三维建议如下：

GPA：3.8+

托福：100+

GRE：320+3.5

对于相关软实力的话，可以通过日常实习或者学习得到，如下：

很多本科研究生没有扎实的数理基础，代码能力，都会选择进入数据科学，所以很多圈内人大呼”内卷“。但事实上，一些巨头企业非常需要的人才还是紧缺的，拥有交叉学科背景， coding能力强，数学扎实的人非常具有竞争力。

目前短期内，要做到的是学好自身专业的数学课程，补充上一些计算机专业课程。同时对标找差前面列出的核心技能，需要更加注重沟通交流能力。

学有余力的还可以进行一些自学，包括在中国大学mooc、Coursera、Udacity以及Bilibili等平台完善相关课程，还可以在数据科学竞赛平台Kaggle上打一些比赛做一些项目，让自己的背景更扎实。

美国DS专业是什么：

并不是一个独立的学科，而一个交叉学科。其混合了数学/统计学，计算机科学和商业知识。

在计算机的帮助下，使用统计/数学知识去处理数据从而获得商业的洞见(所以这是我们专业碗里的)。广义上说，其实一切由数据驱动的解决方法，都可以称作数据科学。本文讨论的数据科学，不同于数据工程师，也不同于统计学家，而是数据科学家(Data scientist)。

美国DS硕士院校推荐：

Harvard-Data Science MS：交叉性很强，目标是培养利用数学建模、算法、系统创新与统计工具解决实际问题的研究生。

UPenn-Data Science MS：项目的整体质量较高，课程的设置偏实际运用，且选择的自由度非常大，几乎所有计算机专业的课都可以选。

CMU-Computational Data Science MS ：全美就业最好(据说)。

Columbia-Data Science MS：一共上10~12门课，一年半，既要学习，又要找实习，找工作，说实话，还是很累的。做NLP，贝叶斯机器学习比较强。

Stanford-Data Science MS：从录取学生背景上看，数学/统计/计算机背景的学生最多，要求数学功底较强，GPA趋近4.0。

UW Seattle-Data Science MS：由学校六个top院系的教授共同设置，只在晚上上课，教授学生管理、模型以及大数据可视化等知识，以满足工业、政府、非盈利组织、科研等组织日益增长的需要。

Duke-Interdisciplinary Data Science MS：相比于传统的统计学和计算机学科，更强调技术计算技能，实践经验和团队合作。比传统的信息系统程序更注重建模，分析和解释数据。

Cornell-Data Science Track MPS ：每年招收50人左右，其中中国人大约30个。该项目选课自由度很大，并且有选CS系课程的优先级，无论你是想学CS，IS还是商科，金融，统计，统统都可以选。

Brown-Data Science MS：GRE的要求不是必须的。建议学生至少修过一年的微积分，一学期的线性代数，一学期的概率论与统计，和一学期的编程。

以上是关于美国DS硕士申请的完整介绍，如果您对美国留学感兴趣，欢迎您在线咨询留学老师，留学专注美国前30高校申请，助力国内学子顺利获得美国藤校入读资格。尽早规划和递交申请，对您未来留学会更有帮助!