艾德思：全球最火爆专业之Data Science数据科学

Data SCIence 是新兴的专业,并不是每一所学校都开设了 Data Science 专业,尤其是本科阶段更少.现阶段大部分 Data Science 专业在师资,教学项目资源等方面都是处于完善阶段.所以,选校之前要花一些时间去了解学校和专业信息是必要的.

点击下图,查看数据科学详情介绍

 

接下来,我给大家一些选校方面的小意见,感兴趣的朋友可以参考.

本科选校指南 我们在上一篇数据科学详情论文中重点强调了这个专业的特定, 就业指导性强,涉及领域广范,但是没有专精领域 .与其说一门 学课 , 数据科学更倾向于一个由多个学科综合起来的专业技能.

 

在数据科学成为就业市场的宠儿之前,在各个院校争相开设 Data SCIence 专业之前,社会上的相关职位都是由学习计算机科学/数学或统计学的毕业生担任的.

所以,在选择数据科学作为本科专业前,一定要再三考虑.因为最后您获得了一个强大的就业工具,但很可能没有自己的专精领域.

除此之外,数据科学在美国大学算是新兴学科,基本上开设时间都比较短,所以在师资配置和学科沉淀方面方面有待商榷.

以下是为大家推荐的大学,都是地理位置较好,学校的就业服务相对好的大学.

超一线 一/耶鲁大学 专业名称:Statistics and Data Science(BA, BS) 统计与数据科学

学位课程要求

文学学士:

要求修读 11 门课程,其中 10 门课程涉及到数学/概率统计学/计算机科学以及数据科学等领域,还有一门课程为高阶课程.

理学学士:

理学学士学位课程包含了所有的上述课程外,还需要多完成一门概率统计相关课程,并且从概率学/运算技巧/数据科学方式论/数学基础与理论/精算或大数据课程中选择两门完成.

 

二/哥伦比亚大学 专业名称:Data Science 数据科学

课程先决条件:

微积分(1/2/3),线性代数,一共15 学分.

统计学必修课:

概率论/统计推断/线性回归模型/统计机器进修

计算机必修课程:

算法分析 Ⅰ

离散数学:组合和图论

计算机科学和Java编程入门

计算机科学与MATLAB编程概论

计算机科学导论

计算机科学(科学家和工程师)

以上四选一

Java 数据结构

C/C++ 数据结构

数据结构算法

以上三选一

 

一线学校 一/ 专业名称: Data Science (BA) 数据科学

本科课程包含 lower division 6 节,upper division 8 节,一共14 节课.

Lower Division (6节)

数据科学基础

微积分 (Math 1A+ Math 1B)

线性代数与微积分方程

计算机程序的结构与解释 (CS 61A)

数据结构 (CS 61B)

Upper Division (8节)

数据科学导论与技术

深度计算推理课程 2节

概率论 1节

建模,学习,决策 1节

人文与道德 1节

领域专精 2节

 

二/密歇根安娜堡 专业名称: Data Science (BS) 数据科学

课程设置中包括了数学(微积分/线性代数)/数据结构/算法/数据库管理/机器学习/建模和统计推断等内容.

 

第一梯队的推荐学校除了这两所,还有威廉玛丽学院和塔夫茨大学.

其他主力军 一/宾州州立大学 专业名称: Data Science (BS) 数据科学

课程要求:

有效写作:技术写作

编程技术

中级编程

数据科学:数据管理

数据科学:隐私与安全

应用数据科学

数据科学高阶课程

数据组织

微积分与集合解析(1,2)

初级统计学

统计推断

 

二/罗切斯特大学 专业名称: Data Science (BS,BA) 数据科学

先修课程:

离散数学

计算机科学入门

数据结构及算法

微积分

核心课程:

数据挖掘

人工智能概论

数据库系统

数据科学高阶课程

微积分课程二选一

概率学课程三选一

统计学课程二选一

 

因篇幅原因,就列举了这三所,除此之外同等级的优秀大学有:普渡大学/德堡大学/东北大学/凯斯西储大学/UCI/UCSD.

保底院校 出去以上的竞争力强的大学项目以外,还有这几所大学的数据科学专业也是很棒的: 德雷塞尔大学/罗德岛大学/旧金山大学.

研究生项目选择

 

一/哈佛大学 专业名称:SM Data Science/

项目时长:1 年

背景要求:拥有自然科学/数学或工程学等相关专业学生可申请

*不接受GMAT代替GRE,不接受IELTS代替TOEFL

 

二/哥伦比亚大学 项目名称:MS in Data Science

项目时长:2年

背景要求:数学专业背景(微积分/线性代数等)/计算机相关课程

工作经验:没有强制要求,但很多申请者都有工作经验

 

三/杜克大学 项目名称:Master in InterdiSCIplinary Data Science (MIDS)

项目时长:2 年

背景要求:对学科背景和年龄段没有特别限制

工作要求:没有强制要求,但很多申请者都有工作经验

 

四/布朗大学 项目名称:Master's in Data Science

项目时长:1 学年+summer

背景要求:先修课程包括一学年微积分/一学期线性代数/一学期概率与统计以及编程.同时欢迎有 线性代数/概率与统计和计算机科学 背景的学生报考这个项目,每年布朗第一学年开始前的暑期项目中会开始这三个领域的课程.

工作经验:没有强制要求,但很多申请者都有工作经验

 

五/南加州大学 项目名称:Master of Science in Computer Science (Data Science)

项目时长:32学分

背景要求:工程学/数学或硬科学(自然科学与技术科学的交叉点统称),如果申请者不具备计算机科学背景,

*不接受GMAT代替GRE

 

六/纽约大学 项目名称:MS in Data Science

项目时长:2 年

先修课:微积分 1 /线性代数/ 计算机科学入门(最起码会 Python 和 R 语言)

背景要求:数学/计算机科学和应用统计学

*不接受GMAT代替GRE

除了以上的大学,我对大家推荐的还有:

斯坦福大学

康奈尔大学

乔治城大学

卡耐基梅隆大学

罗切斯特大学

东北大学

加州大学圣地亚哥分校

乔治华盛顿大学

华盛顿大学

 

如果本科学校很好,成绩优秀 GPA 以上或者有优质实习经历的同学可以尝试冲击哈佛/哥伦比亚大学/布朗大学/康奈尔/斯坦福等大学的研究生项目.GPA 如果没达到 ,也可以适当下调但不能低于 ,同时需要工作经验来弥补 GPA 上的缺失,这也是为什么在上文中介绍项目时提到了关于工作经验的内容.

 

接下来乔治城,NYU, 卡耐基梅隆,UCSD 等这些学校也是 TOP 30(级别)优秀大学.如果硬件不是太好,比如说学校一般,但是 GPA 很棒;或学校很棒,但是 GPA 没那么抢眼等等情况,大家可以去试着去申请这些学校的项目.

但是,本科阶段觉得自己学的不是很好,想进一步去提升自己的学习能力尤其工作技能,那么可以尝试乔治华盛顿大学/华盛顿大学/罗切斯特大学/东北大学/福特汉姆大学.

 

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