卡梅计算数据科学硕士旨在培养能够解决复杂现实世界问题的数据科学家，它提供了三个特色鲜明的 track，以满足不同学生的兴趣与职业发展方向。下面老师给大家详细介绍一下该项目的相关内容。

一、申请要求高

卡梅计算数据科学硕士通过线上申请系统提交材料，申请季通常分为秋季入学申请和春季入学申请，同学们要注意好各轮次的截止日期，提前规划，避免错过心仪的入学时间。

往届的class size在100人左右，根据官网数据，2023年的总申请人数1099人，最终录取率在10%左右。

学术背景：本科毕业，拥有计算机科学、数学、统计学、工程学等相关专业背景为佳。若跨专业申请，需在前置课程或实践项目中有突出表现，证明自己具备扎实的数据科学基础。

GPA：建议GPA在3.5及以上，顶尖学府的竞争激烈，高GPA能让你在申请者中脱颖而出。

GRE：部分情况下GRE可选，但高分GRE(建议 320 +)能为申请加分不少，尤其是Quantitative部分要尽量拿高分，凸显数学能力。

语言成绩：托福总分建议100分以上，单项不低于25分;雅思总分7.0以上，单项不低于6.5分。

二、课程设置全

15 - 619 Cloud Computing(云计算，3 学分)：讲解云计算架构、服务模式，通过实践让学生掌握云端数据处理技能。

10 - 601 Introduction to Machine Learning(机器学习导论，3 学分)：涵盖经典机器学习算法原理与应用，为数据分析提供关键工具。

15 - 826 Big Data Management and Analytics(大数据管理与分析，3 学分)：聚焦大数据全生命周期管理，培养学生综合数据处理能力。

95 - 896 Human-Centered Data Science Seminar(以人为本的数据科学研讨课，3 学分，Human-Centered Data Science Track 必修)：探讨数据科学在人文领域应用案例，激发创新思维。

三、就业前景好

毕业后，卡梅计算数据科学硕士学子在职场备受青睐，对口职位众多：

数据科学家：负责设计数据分析流程，挖掘数据价值，为企业战略决策提供依据，美国平均年薪约12-15万美元。

大数据工程师：专注于构建、维护大规模数据处理系统，保障数据高效流转，平均年薪10-13万美元。

机器学习工程师：运用机器学习算法优化产品与服务，如智能推荐系统开发，薪资可达11-14万美元。

数据产品经理：结合业务需求与数据洞察，推动数据产品落地，协调各方资源，年薪10-12万美元左右。

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