众所周知的趋势下，申请数据分析类硕士的学生不断增加，于是美国各DS、Analytics（主要说的就是你，芝加哥大学）、BA等多数项目的录取人数也不断增加，可以看一下之前对DS、BA项目的盘点：

一些项目的扩招，固然给更多的学生提供了录取的机会，但也会使不少学生产生项目质量下降的感觉（实际上多少也是降了点），造成选择困难。所以更多的学生还是喜欢选择人数较少的项目，西北大学的Master of Science in Analytics (MSiA)就是这么一个受欢迎的专业，23年7月底已改名为MS in Machine Learning and Data Science。

一直保持小而精的class size

项目开设于2012年，除了在前3届的class size是30人左右外，2015年开始每年的class size都是在40人左右。15年37人、16年38人、17年40人、18年45人、19年36人、20年41人。根据官网展示的Students，21年入学的有43人、22年入学49人。

官网展示的较早的Student Body Profile如下：

现在终于舍得更新了：

大概从18年开始，应届生的比例开始增加。记得大约在16/17年，项目录取的学生平均工作经验能到5年+，年龄平均30岁左右了。中国学生的比例很高，在21年入学的43名学生中，中国学生有34人，但只有武大、上交、NYU上海3个大陆出去的学生，还有3个英国、加拿大、马来西亚本科的学生，其余全是美本。34个中国学生中，9个有全职工作经历，其余全是21年5-7月毕业的应届生。22年入学的49人中，看名字35个是中国人，除一个昆山杜克、一个上海纽约、一个农大+马里兰外，其余全是美本。录取学生的本科GPA都是在3.7以上，专业涉及CS、统计、数学、EE、DS、精算、金融等。想申请此项目的学生，建议GPA3.8以上，GRE325+。

课程稳定，不用为选课、抢课而发愁

MSiA是一个为期5个季度的项目，前三个季度即秋、冬、春在校学习必修课，以及跟同学合作完成一个overarching practicum project；夏季时完成一个至少10周的实习；最后一个秋季，完成capstone project，以及最后一门必修课和一门选修课。具体课程如下：

Fall Quarter：

  • Industry Practicum (MSiA 489)

  • Everything Starts with Data (MSiA 400)

  • Introduction to Databases & Information Retrieval (MSiA 413)

  • Predictive Analytics I (MSiA 401)

  • Introduction to Java & Python Programming (MSiA 422)

Winter Quarter：

  • Industry Practicum (MSiA 489)

  • Generating Business Value with Analytics (MSiA 410)

  • Data Visualization (MSiA 411)

  • Data Mining (MSiA 421)

  • Predictive Analytics II (MSiA 420)

Spring Quarter：

  • Industry Practicum (MSiA 489)

  • Analytics Value Chain (MSiA 423)

  • Analytics for Big Data (MSiA 431)

  • Data Warehousing and Workflow Management (MSiA 430)

  • Deep Learning (MSiA 432)

Summer Quarter：

  • Internship

Fall Quarter（Second）：

  • Capstone Design Project (MSiA 499)

  • Leadership Insights and Skills for Data Scientists (MSiA 412)

  • Text Analytics (MSiA 414)

  • Elective，Choose from (examples): AR/VR for Virtual Analytics, Reinforcement Learning for Artificial Intelligence, Healthcare Analytics, Predictive Models for Credit Risk Management, Optimization & Heuristics, or Social Networks Analysis.

课程变化是：前三个quarter都加入了Practicum in Leadership (MLDS 488)课程，最后一个fall quarter取消了Leadership Insights and Skills for Data Scientists (MSiA 412)，增加了一门选修课。

这么多Required Courses，就不用为选什么课、或者抢不到课而发愁了。虽然更多的必修课限制了选课的灵活性，但是这些课程都是学校精心挑选后为学生准备的。课程涵盖了分析学全部的三个方面：预测、描述和规范性分析。每个课程都是建立在之前课程之上，即课程内容不断改进以满足当下社会需求，课程内容辅以案例研究、团队项目和业界嘉宾的分享，最终培养出在tech和business方面都比较优秀的学生。

详细的申请指导

不像有的学校，把申请材料要求藏到网申系统里，或者仅仅说一句“we require PS/GRE……”。MSiA在项目官方页面就有对申请材料的详细展开说明，大大地方便了想DIY的学生。比如学术推荐人和职业推荐人的选择建议，推荐信和PS中要包含的内容，前提课程怎么去满足等。顺便一提，项目没有严格的前提课程要求，但建议申请者申请前就有较强的定量背景和IT/编程能力，或证明有这些方面的天赋，也可以通过MOOCs学习这些方面的知识。建议学习的课程：

申请材料要求如下：

  • Three letters of recommendation

  • Personal statement (see word limit in application)

  • Scholarship Statement (optional)

  • Unofficial Transcripts from all undergraduate and graduate education attempted; minimum of 3.0 cumulative grade point average on 4.0 scale for undergraduate degree

  • Unofficial GRE or GMAT score report（optional）

  • Unofficial TOEFL or IELTS score report for International candidates who will/do not hold a degree from an institution where English is the primary language of instruction

  • Resume or CV (no page limit)

  • Candidate video (optional)

  • Supplementary materials (optional), such as certificates or course descriptions

具体要求可以看链接：

https://www.mccormick.northwestern.edu/analytics/admissions/application-materials.html

当然最好还是开通当季的网申，结合最新的要求准备。但是大多数材料都可以根据官网要求提前准备。

截止时间：

项目有两轮截止时间，12.1和1.15，说是12.1之前提交有可能收到全奖，不过国际生就不用想了……说是在3月中会出录取结果。

就业无敌

这几乎成公认的了，都不想多做评论，先看最近几年的就业数据：

录取案例

纽大，数学，经济，辅修CS，GPA3.92，安永、摩根数据分析方面的实习两段，projects 3段。

武汉大学，金融，哥大交换一学期，GPA3.7+，TOEFL108+，亚马逊、字节、滴滴实习。

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