摘要:在大数据时代，数据科学和数据分析十分热门，是各大公司必不可少的岗位。下面Albert老师就给大家分享一下美国留学新开DA/DS项目的相关内容。

1、布朗大学

Master’s in Data-Enabled Computational Engineering and Science

项目隶属于工学院，时长3-4个学期。项目旨在用数学建模、仿真和DS算法去解决工程学领域的问题。这里的engineering disciplines主要包括：固体力学、流体力学、材料、化工，因此并不能算是一个正统的DS项目，只是给工科背景的学点Data。

从课程设置来看，一共8门课，主要分3块：engineering、applied maths、DS/高性能计算HPC;可以选Thesis或者Non-Thesis。

录取方面，官方明确写了prefer GPA 3.4+，建议工科、应用数学、CS、物理等相关专业背景。

2、卡内基梅隆大学

MS in Data Analytics for Science

项目隶属于CMU理学院，时长1年，简单来说就是用数据分析工具和机器学习算法来解决science研究的问题，因此该项目适合数理化生等基础学科的学生。

课程设置上秋季学期主要围绕数学建模、计算方法(如并行计算/高性能计算)、机器学习技术、信息可视化。春季学期则主要是有1个semester-long capstone project，是跟业界合作的。另外值得一提的是，考虑到职业发展需要，项目还为学生在春季学期提供了一个为期6周的沟通能力训练(required 6-week mini course on communications and professional development)。

录取方面，适合Science专业背景申请，如数学、物理、化学、生物;先修课要求Python和线代;申请不需要GRE。

3、加州大学圣地亚哥分校

MS in Data Science

项目隶属于The Halıcıoğlu Data Science Institute (HDSI)，核心课程就是正统硬核的DS课程，选修课提供的specializations涵盖范围广泛，可以从CSE、ECE、数学系等选课。

录取方面目前可以参考UCSD之前在ECE学院下面的EC93 Machine Learning& Data science，bar应该也不会低。

4、迈阿密大学

MS in Data Science

迈阿密大学数据科学项目隶属于DS科研所(Miami Institute for Data Science and Computing )，时长 1-2年，需要修满30个学分(每学期修9-12个学分)。

项目通过跟各个学院合作提供了不同的concentrations，既有hardcore的Technical Data Science(ML、BDT之类的,课程由cs、math、engineering等学院/系提供)，也有各个practical应用领域(Smart Cities、Marine and Atmospheric Sciences、Educational Measurement and Statistics、Marketing等)。课程中会涉及的programming主要是R和python，选修课可能会涉及一些java和c++。还值得一提的是，项目小班化授课，大多数课仅10-15人。

就业方面迈阿密大学有自己的DS研究所，industrial connections也不错，预计应该还可以的。

录取方面，转专业友好(students from any academic discipline are invited);先修课要求线代、统计概率论、programming;不需要GRE。

5、威斯康星大学麦迪逊分校

MS in Data Science

由统计系和计算机系合办，主要隶属于统计系。

申请上要有微积分、数学、编程基础;不强制要求G, 但还是建议提交。22fall的申请到今年7月15截止，失学儿童还可以抓紧补申一波。

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