美国数据分析专业牛校申请超全总结

Data Science作为一个宽口径的新兴职业方向，充满了工作机会，同时，无论你是学什么专业出身的，都有新专业、新领域的知识要学。比如工作期间，学统计的去研究一下优化、计量经济，学计算机的深入加强统计知识，都可能有机会。 看到市场对数据人才的追求日益激烈，很多大学开始专门开设数据分析类专业。近几年来，美国很多学校也开设了analytics的专门硕士项目，比如Northwestern、NCSU，但是开设这类专业的学校，一般综合排名很低，除了西北大学，以前很少有学校问津analytics；随着过去两年data science和big data的兴起，UIUC、UT Austin、NYU等都相继开设了analytics、Data Science类的硕士项目，包括弗吉尼亚大学、哥伦比亚大学、俄亥俄州立大学等开设或宣布计划开设数据科学方面的硕士研究生培养项目。例如，南加州大学马歇尔商学院就专门开设了商业数据分析的硕士项目。该项目介绍的第一句话就是：商业数据分析是现在全美增长最迅速的领域。微信搜索留学喵关注我们哦~

数据科学专业需要具备的能力

（1）、计算机科学能力

一般来说，数据科学专业大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。简单来说，就是对处理大数据所必需的Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。

（2）、数学、统计、数据挖掘的能力

除了数学、统计方面的素养之外，还需要具备使用SPSS、SAS等主流统计分析软件的技能。其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”最近备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能，并可以通过简单的命令来运行。此外，它还具备称为CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包扩展机制，通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。R语言虽然功能强大，但是学习曲线较为陡峭，小科建议从python入手。

（3）、数据可视化

信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，开发Web原型，使用外部API将图表、地图、Dashboard等其他服务统一起来，从而使分析结果可视化，这是对于数据科学家来说十分重要的技能之一。

（4）、跨界为王

麦肯锡认为未来需要更多的“translators”，能够在IT技术，数据分析和商业决策之间架起一座桥梁的复合型人才是最被人需要的。”translators“可以驱动整个数据分析战略的设计和执行，同时连接的IT ，数据分析和业务部门的团队。如果缺少“translators“，即使拥有高端的数据分析策略和工具方法也是于事无补的。 天才的”translators“非常罕见。但是大家可以各敬其职，数据战略家可以使用IT知识和经验来制定商业决策，数据科学家可以结合对专业知识的深入理解使用IT技术开发复杂的模型和算法，分析顾问可以结合实际的业务知识与分析经验聚焦下一个行业爆点。

未来就业前景

这类硕士项目的最大优势是在于课程设置，software system、machine learning、database、optimization、decision science、statistics、business intelligence等所有涉及到的领域知识，往往都会学一些。因此，跟比如学统计或者计算机出身的同学相比，有analytics硕士学位的同学，知识结构更合理、更全面。也正是因为这点，目前学这个专业的同学找工作很容易。 以下数字可以说明数据人才有多稀缺。一个拥有博士学位的数据科学家的起薪通常是六位数，工作两年后，就可以轻松赚到20万至30万美元的年薪。在美国职业社交网站领英网(LinkedIn)，有3.6万个数据科学家的职位虚位以待。另一家网站的数据显示，去年底有6000家公司正在招聘数据方面的人才。

【选校大揭底】

美国目前共有45所大学开设的数据分析相关专业硕士研究生课程项目。小科对这45所院校做了整理的查校，总结如下：所有都相对集中在美国的东部与北部区域，所开设的大数据分析硕士学位课程可以分为三个类型。

1、数据分析科学硕士学位课程(MSA，Master of Science in Analytics)

美国有14所大学，共性是属新开发的跨学科课程，将应用数学、统计学、计算机科学，以及各种商业学科诸如营销、财务等融合在一起，即使一些学位使用预测分析(Predictive Analytics)或数据分析(Data Analytics)冠名其课程内容也大致相同;

2、商业数据分析硕士学位课程(MSBA，Master of Science in Business Analytics)

美国有17所大学开设此学位课程，其特点基本上是由各大学商学院新开设或改名而来的，也会有与其他学院联合办学的情况，和MSA类似面向技术的课程稍少一些，但也并不意味着MSBA就完全偏向商科。

3、属其他学科的硕士学位但主修方向是数据分析(Other M.S. Programs， Analytics Tracks and Concentrations)

开设该项目课程的有14所院校，常冠以数据科学(Data Science)这个名称，一般开设在商学院以外的学院，将数据分析课程与其他学科结合的硕士学位，还有的情况是将原有的旧专业改为数据分析专业，有时还可能沿用原有的专业名称，目标是从庞大数量与种类的数据中去获得能有效沟通的可执行见解。 以下我们筛选了其中5所院校做以详细的查校结果汇总，如果想要了解更多院校查校信息，按照图文底部的说明获得彩蛋吧！

1、加州大学伯克利分校信息与数据科学专业（MS in Information and Data Science）：

专业介绍：

加州大学伯克利分校有两个相关的学位项目：数据科学工程硕士Master of Engineering （concentration in Data Science），信息与数据科学硕士Master of Information and Data Science （MIDS），伯克利的两个硕士项目综合教授技术和企业运营的技能，立足现有最前沿的技术，扎实务实地培养学生成为领域内的佼佼者。

加州大学伯克利分校官网申请大数据：
GPA要求：3.0TOEFL要求：90IELTS要求：7.0GRE要求：RequiredGRE Subject：Not Required可申请学期：夏季申请截止日期：2月14日学费：$2,222.22/学分

申请说明：
信息与数据科学硕士（MS in Information and Data Science）：为期20个月，共计27个学分，受西部学校和学院学会（WASC）认证。要求申请者本科毕业，有计算机科学、数据结构、算法与算法分析、线性代数等相关工作或实习经验，如有5年以上工作经验则更受欢迎。毕业生可从事航空工程人员、建筑师、商业分析师、商业智能分析师、首席技术官、合同技术专家、数据分析师、互联网安全顾问、定量分析师、研究工程师、系统工程师等职业。无奖学金申请，国际学生需自费攻读。

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课程设置：

录取数据：
招生年份：2016年

春季学期女生比例：24%

平均年龄：33

年龄范围：22-57

本科平均GPA：3.49

GMAT数学均分：76%

GMAT阅读均分：84%

GRE数学均分：82%

GRE阅读均分：82%

知乎学长经验谈

伯克利是有着矛盾的两面性：一方面是草根的，平民的，大众的。Berkeley Hippie成为了伯克利学生自黑的主要槽点，校园附近随处可见千奇百怪的各色人等，如某街头艺人；但是，另一方面是尖端的，精英的，前沿的，比如只有诺贝尔奖获得者才能用的停车位。 我在伯克利接触到的学生基本上可以分为两拨：一波是以科研为己任的有志青年（包括绝大多数的PhD和极少部分的本科生），他们对本专业的热情与天赋让我毫不怀疑地相信这波人是会引领未来人类科技进步的行业精英；另一波则是和我一样的普普通通的平常学生，他们或由于机缘巧合，或家庭背景，或者自己个人的奋斗，得以相聚在伯克利的校园里。他们大多对专业热情平常，他们大多想找个好工作回馈父母家人，他们得益于伯克利这个平台的帮助也因此对这个平台感恩戴德，他们和平常人一样只不过多了顶绣着伯克利商标的帽子，他们中的大多数未来会湮没在茫茫人海中。

2、哥伦比亚大学数据科学专业（MS Data Science Track）

专业介绍：

哥伦比亚大学有一个世界顶尖的大数据科学与工程研究室（Institute for Data Sciences and Engineering），学生在此参与实验与科研项目。该项目是2014年秋季新开设的，由此可见其对于这一专业的重视。项目开设在工学院下，项目侧重数据挖掘、算法和统计建模(i.e., Algorithms for Data Science, Machine Learning for Data Science, Statistical Inference & Modeling)，培养方案面向业界需求。

哥伦比亚大学官网申请大数据：

开设学位：MS

TOEFL要求：99

GPA要求：3.0

IELTS要求：6.5

GRE要求：Required

GRE Subject：Not Required

可申请学期：秋季

申请截止日期：2月15日

学费：$1,858/学分

申请说明：
哥伦比亚大学数据科学（Data Science）专业由数据科学所（Data Science Institute）开设，研究生只招收MS学生。要求申请者本科毕业，拥有一定的数学及编程基础，需要递交GRE成绩，但并无最低GRE、GPA等分数要求，不可使用GMAT代替GRE成绩。该MS项目为期1年，共需修读30个学分，无需撰写毕业论文。哥伦比亚大学工程与应用科学学院未设定有最低TOEFL/IELTS分数要求，此外，该学院还认可PTE成绩，总分要求不低于68分；该项目无最低GPA要求，按美国大学研究生申请一般规定，GPA尤其是专业课成绩均不低于3.0分；所有专业均需有GRE成绩；除应用物理专业外，所有专业均无需GRE Subject成绩；未设定有最低GRE分数要求，但录取学生的GRE阅读平均百分比排名多在64%以上，数学多在82%以上；不接受GMAT成绩。微信搜索留学喵关注我们哦~

专业设置：
一共需要修完30学分，其中21学分为必修课

知乎学长经验谈

北美Top30的工程，教学质量还是不错的。eecs一类的工作也好找。近两年招生中国人暴多，招的虽不算学霸一类，不过成绩也过关。作为一个不以工科见长的学校，也算情理之中。只是大家对常春藤的期望或许太高了，突然发现“常春藤名校”招了这么多“不太厉害”的人，或许会有落差吧。 所谓专业排名，教学质量是一方面，不过这些名校的质量都不会差，更多是大牛教授的数量，研究水平，经费等等因素的影响。如果只是读研不做科研，这和学生关系就不大了，毕竟目标都是在美国找工作。 近两年专业排名有所提升，也从几个top5的工程院校（不点名了）挖了一些教授来做系主任什么的。如果进不了mit斯坦福等工程牛校的话，哥大工程院不失为一个读ms的好选择~至于phd，那就是另一回事了~

3、纽约大学数据科学专业（MS in Data Science）

专业介绍：

纽约大学的data science既不是在stern商学院下面，也不是在computer science下面，而是在math下面。申请的时候应该比较看重数学背景，该专业开设于2013年，开设在math下面的一个专门的Center for Data Scienc，为想进入NYU的申请者多提供了一个录取的可能通道。 基于这个专业的培养目标focuses on the development of new methods for data science。它录取的学生背景大多是理工科背景的居多：Math，Stat，也录取过几个CS, EE, Econ专业的学生。

纽约大学官网申请大数据：
开设学位：MS

GPA要求：3.0

TOEFL要求：100

IELTS要求：不接受

GRE要求：Required

GRE Subject：Not Required

可申请学期：秋季

申请截止日期：2月4日

学费：$1,664/学分

申请说明：

纽约大学数据科学硕士（MS in Data Science）一般为期4个学期，要求学生有足够强大的数学知识背景和一定的计算机科学基础知识，学习过微积分、线性代数、统计学、概率论以及计算机科学等课程。该项目仅秋季学期可以申请，截止日期为2月4日，无需GRE Subject数学科目考试成绩。该项目基本无奖学金。

纽约大学文理研究生院按学分收取学费，一般PhD要求修读72个以上的学分，硕士要求修读32-34个学分。按全日制授课型项目，平均每年可修读学分至少24个。此处为2016-17学年文理研究生院平均每个学分的学费标准，需要注意的是，该费用每年会有较小（不超过5%）的涨幅。

TOEFL：不低于100分，无单项要求，不接受IELTS成绩； 数据科学硕士项目仅限秋季学期申请，申请截止日期为2月4日。

课程设置：

该专业学制两年，共修36学分。具体开设课程如下：

Year 1 – Fall

Year 1 – Spring

Year 2 – Fall

Year 2 – Spring

录取统计：

我们从这个项目2013Fall第一次招生的录取数据来看： 打算要30个人，收到152份申请，发了50个ad，刚好来了30个。 30个人里面，背景很杂，undergraduate有11个，已经拿到一个graduate的大概有10个（有1，2个phd，其余都是master），剩下的就是已经工作了的。所以这30个人是同时包括parttime和fulltime的。 粗略分布： White10人，Asian20人吧，其中2个印度人，1个韩国人，1个日本人，1个台湾人，其余都是大陆的。average age=25. 大陆分布：10个左右美本，5个非美本吧。美本来源包括umn,uiuc,u of toronto, wisc-madison,git等等等等。感觉美本基本都是美国的数学强校，本科专业也都是math，stat，ieor，有几个cs ee econ的。非美本有5个，其中一个港大，一个清华ee。

当然随着Data Science的持续火热，未来的申请人数预测会增长到至少300人！知乎学长经验谈以下是NYU总体给我的感觉： NYU的优势是在于关于Data的课太多了，DS自己的课不说，Cournat的CS也包含了一部分Big Data, NLP之类的课（同被DS的Big Data坑= =，不过Cournat CS有门Real Time Big Data Analytics不知道会不会好些），Steinhard的A3SR会有很多应用统计的课程，Stern有统计的PhD,还有Info的偶尔也提供一些课程可以上，Tandon CS有可视化的课（虽然老师也不怎么讲 基本靠自学 摊手~），CUSP有关城市数据分析（ML，Big Data这些的我们都开，不过和DS的侧重不一样，还有怎样通过传感器去采集数据，如何分析声音图像数据等等。。）Tisch的ITP还包含了一部分数据可视化（Data Art），前端（Creating API）和传感器的课程。除了Stern的课比较难选到以外，其他学院的课基本开了就能选到，而我经常听到哥大的同学说，选课难= = 。微信搜索留学喵关注我们哦~

4、普渡大学商业分析与信息管理专业（MS Business Analytics & Information Management, BAIM）

专业介绍：
和麻省理工学院的MBA一样，该项目都有个单独的分支是商业分析，学生学习的基础课程涵盖高级商业分析、数据挖掘、组织数据管理等，选修课程可以从以下三个领域选择： ●商业分析咨询●金融/财务咨询●市场营销咨询

普渡大学官网申请大数据：
USNEWS排名：47（商学院排名）

GPA要求：3.0

TOEFL要求：93

IELTS要求：7.5

GMAT要求：Required

工作经验要求：无

可申请学期：夏季

申请截止日期：1月16日-3月1日

学费：$46,000

申请说明：

普渡大学商业分析与信息管理硕士（MS Business Analytics & Information Management, BAIM）项目为期11个月，共计修读36个学分。要求申请者本科毕业，不限专业背景，无前置课程要求，如有相关工作或实习经验则更受欢迎，符合录取要求的学生将由机会参加学校安排的面试。该项目以授课内容为主，无需撰写毕业论文，主要是通过理论与实践相结合的方式让学生通过将多样化的软件工具合理的运用于商业实战中来，分为3个专业方向，即：物流分析方向（Supply Chain Analytics Track）、投资分析方向（Investment Analytics Track）和公司金融分析方向（Corporate Finance Analytics Track）。毕业生可申请OPT，在校生可申请CPT，从事IT、战略、商业智能与管理咨询、优化咨询、数据分析与内部审计等职业，平均薪资为56,724美金，薪资中值为65,000美金。该项目提供Merit-based奖学金，十分有限，国际学生一般很难申请。

TOEFL总分要求不低于93分，阅读和口语均不低于22分，写作不低于20分，听力不低于18分；IELTS总分不低于7.5分，单项均不低于7.0分；PTE总分不低于70分；GRE可替代GMAT成绩，无最低成绩要求；上文提及的截止日期为国际学生最终申请截止日期，该项目提供提前录取，截止日期为9月1日-11月15日，推荐申请截止日期为11月16日-1月15日。

课程设置：

普渡大学商业分析与信息管理硕士开设的核心课程有：

电子表格建模与仿真研究（Spreadsheet Modeling and Simulation）数据挖掘与统计分析工具（SAS Enterprise Miner）组织数据管理（Management of Organizational Data）商业分析（Business Analytics）高等商业分析与统计分析工具（Advanced Business Analytics w/SAS）管理信息系统（Management Information Systems）信息技术项目管理（IT Project Management）沟通与说服（Communication and Persuasion）

录取统计：
招生年份：2016

招生人数：21

女生比例：43%

平均年龄：24

平均工作经验：30个月

本科平均GPA：3.42

GMAT均分：690

TOEFL均分：106

5、马里兰大学帕克分校商业分析专业（Master of Science in Business Analytics）

专业介绍：
马里兰大学的商业市场分析硕士成立于2013年秋，向学生提供一种综合的训练，用于解决市场分析时处理客户数据的各种问题，尤其是利用数学与统计模型和工具。核心课程： ●8门必修课（比如市场管理、客户分析、统计编程、数据科学等） ●5门应用课程（市场预测、零售分析、客户资源管理等） ●1个实践学习项目

马里兰大学帕克分校官网申请大数据：
USNEWS排名：41（商学院排名）

GPA要求：3.0

TOEFL要求：100

IELTS要求：7.0

GMAT要求：600

学费：$61,177

可申请学期：秋季

申请截止日期：2月15日

工作经验要求：无

申请说明：

马里兰大学帕克分校商业分析硕士（Master of Science in Business Analytics）为期1年左右，共需修读30个学分，受国际高等商学院联盟（AACSB）认证，要求申请者本科毕业，不限专业背景，要拥有很强的数学能力，本科GPA3.0以上，要求递交GMAT或GRE成绩，但未设定有最低分数要求，但通常被录取的学生GMAT分数在600分以上，要求递交预录制视频材料。马里兰大学学院公园分校本校高年级学生如申请商学院研究生项目，且希望豁免申请费、GMAT/GRE分数/预录制视频材料，以及希望获得Merit-based奖学金，GPA须达到3.5以上，且统计分析和数学研究方法课程GPA在B（相当于3.0）以上，仅工程学院、计算机、数学与自然科学学院要求GPA达到3.2，且统计分析和数学研究方法课程GPA在B（相当于3.0）以上即可。该项目属STEM项目。微信搜索留学喵关注我们哦~

该项目向学生提供Merit Based Awards，该奖学金自动随Offer发放，无需单独申请，主要依据学术成绩、领导力潜质、GMAT/GRE分数等。商学院还向来自马里兰大学系统、哥伦比亚都会区和“十校联盟（Big Ten ）”成员的优秀申请者提供奖学金额为$10,000的Graduate Assistantship（缩写GA）。如学生未有申请到商学院提供的GA，可考虑申请马里兰大学学院公园分校发放的GA，由于GA通常是由各系独立处理申请，因此建议学生可直接与相关科系取得联系。GA奖学金包括部分学费减免，每学期180个小时的工作补助，按州内学生学费水准缴纳学费，还有机会参与拓展技术、沟通、企业研究、教学、小型商业咨询和项目管理的技能培训。

课程设置：

必修课程（Core Courses）： 数据、建模、决策BUSI 630 Data, Models, and Decisions (3学分)决策分析BUDT 732 Decision Analytics (3学分)数据分析BUDT 733 Data Analytics (3学分)数据库管理系统BUDT 704 Database Management Systems (3学分)注：该项目要求学校最多修读12学分必修课程，共修完30个学分，方可毕业

选修课程（Elective Courses）： 商业应用计算机仿真BUDT 758K Computer Simulation for Business Applications (3学分)大数据：战略、管理与应用BUDT 758X Big Data: Strategy, Management and Applications (3学分)价格优化与收入管理BUDT 758X Price Optimization and Revenue Management (3学分)谷歌在线分析BUDT 758F Google Online Challenge Analytics (3学分)医疗分析BUDT 758X Healthcare Analytics (3学分)运营分析BUDT 758X Operations Analytics (3学分)运营分析课程设计BUDT 758X Capstone Project in Operations Analytics (3学分)注：选修课程包括上述课程，但不限于上述课程。