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2026年,美国高校正在经历一轮AI硕士项目的快速扩张。

新项目不断出现,传统的数据科学、计算机项目也开始主动向AI延伸。

9月15日,宾夕法尼亚大学工程学院公布了一项新的项目调整:

原有的工程理学硕士MSE in Data Science(DATS)正式扩展为MSE in Data Science & Artificial Intelligence(DSAI),2027Fall首届入学,且官宣当天已开放申请!

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这次,宾大并没有完全重新搭建一个AI硕士,而是在原有Data Science培养体系上增加AI方向。

对于准备申请27Fall美国AI、Data Science和CS相关硕士的学生来说,值得认真关注下!

项目升级背景

DSAI的前身是宾大工程学院的MSE in Data Science(简称 DATS),2017年秋季首届招生33人起步,到今年开设九年来,累计培养学生已经超过280人。

随着这几年AI在就业市场和学术研究里的存在感越来越强,学生和雇主对更深入的AI方向训练内容的需求也水涨船高。

宾大工程学院没有选择另起炉灶开一个新项目,而是把DATS直接扩展升级成了 DSAI。

同一个项目框架下,拆分出Data Science和Artificial Intelligence两个方向,共享一套统计、线代/优化、机器学习、算法的核心基础课,学生按方向选修分流。

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项目两位联合主任的表态基本说明了升级逻辑:

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CIS系教授Linh Phan提到,这个项目想让学生既能在某个方向上做深,又能理解数据、算法、模型、系统之间是怎么互相影响的,不至于困在单一的学科边界里。

CIS系Weiss讲席教授Susan Davidson则强调,项目建立在宾大本身很强的跨学科基础上,毕业生的去向不局限在技术公司,咨询、政策、医疗、甚至人文和传播领域理解数据模式的岗位都覆盖。

从两位联合主任均为CIS教授、师资入口也挂在CIS之下可以判断,这个项目与CIS系关系密切,这个关系对判断录取审核标准和竞争池有一定参考价值。

两个方向怎么选?

Data Science:

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课程偏数据管理和决策分析,适合本身统计、数学、CS基础扎实,未来想往数据分析、决策科学方向走的同学。

Artificial Intelligence:

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课程围绕感知、推理、决策型智能系统的设计与实现,适合已经有AI/ML项目经历、想往算法工程师或研究方向发展的同学。

两个方向共享核心课之外,可选修的内容覆盖自然语言处理、数据库、可信AI、医疗AI、机器人、生成式模型等方向的课程。

官方表示,该项目学制通常1.5到2年完成,纯线下培养路线。

另外需要注意,宾大另有一个online的Data Science MSE,是完全不同的项目,不要搞混哦。

申请要求与时间

申请要求:

本科专业可以是任意学科,但需要具备相当于计算机科学辅修程度的课程基础(编程、离散数学、数据结构与算法),同时拥有较强的数学和统计能力。

也就是说非CS科班出身完全可以申,但简历上最好能看到扎实的量化课程或项目经历撑才具有竞争力。

申请时间表:

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  • 申请开放:2026年9月15日(已开)

  • Early Deadline:2026年11月1日

  • Regular Deadline:2027年2月1日

DSAI是这一批同学院项目里少数几个设有早申轮次的项目之一(同批享有早申通道的还有CIS、Robotics、MAS-CS),常规deadline是2月1日,早申比常规早了整整三个月。

这意味着如果你的材料能在11月前准备齐,走Early通道能明显缩短审理排队时间,理论上也能吃到一部分"先到先审"的红利。

芝士圈申请建议

宾大DATS项目本身竞争就一直不低,DSAI升级之后既保留了原有申请池,又主动打开了对AI背景同学的入口,预计整体竞争强度只会持平或者更高,不会因为有"新项目"标签而录取变松。

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选方向上,CS/统计/数学背景优先考虑DS方向,走稳妥路线。有实打实AI/ML项目或竞赛经历的可以冲AI方向。

文书上最好能把系统视角和AI落地能力拧成一条线索,这也是两位主任反复强调的项目气质。

时间线上,能赶11月1日的Early就尽量赶,不要拖到2月常规批次去卷。

27Fall美国硕士申请已经正式进入关键阶段!

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