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    經驗貼:數據科學碩士美國大學排名,未來的就業前景如何

    2023-06-10 11:01:06 來源:中國教育在線

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    經驗貼:數據科學碩士美國大學排名,未來的就業前景如何

      一、數據科學碩士美國大學排名

      哥倫比亞大學

      Master of Science in Data Science

      學制:1.5年

      該項目由數據科學所開設,為STEM項目。共需要30學分,包括21個學分的必修課和9個學分的選修課,學生可以在課程基礎上將數據科學技術運用于各自的興趣領域。

      申請要求:有一定的量化背景(學習過微積分、線性代數等),有計算機編程經驗;需要GRE(不接受GMAT):GPA3.7,GRE-Q166、V157、W3.8,托福106.5

      申請截止日期:2.15

      約翰霍普金斯大學

      Master of Science in Data Science

      學制:2學期

      該項目的課程嚴格,側重于計算機科學、統計學和應用數學的基礎知識,同時結合實際例子。畢業生們成功地從事從數據管道和存儲到統計分析和數據引出在內的所有專業工作。

      申請要求:數學、工程、金融、經濟學相關專業背景,學習過微積分、線性代數、微機方程、概率、統計等課程;有一定的計算機編程基礎;需要GRE;托福100,或雅思7.0

      申請截止日期:9.15(春季入學)次年1.15(秋季入學)

      南加州大學

      Master of Science in Applied Data Science

      學費:2075美元/Per Unit Rate

      通過該項目的學習,學生將獲得從事數據科學工作所需的各項技能,包括數據科學技術基礎、機器學習與數據挖掘、使用Phython語言編寫數據科學程序等。

      申請要求:工程或與工程相關的本科專業背景,包括但不限于:統計學、數學、計算機、信息系統、經濟、化學工程等;需要強大的數學背景;需要GRE;托福90(20),或6.5(6.0)

      申請截止日期:9.15(春季入學)次年1.15(秋季入學)

      MS in Computer Science - Data Science

      學費:2075美元/Per Unit Rate

      該項目的學生將學習有關獲取、存儲、使用、分析與觀察大型異構實時數據的算法、統計與系統領域的具體專業知識。

      申請要求:計算機科學相關專業背景;需要GRE;托福90(20),或6.5(6.0)

      申請截止日期:9.15(春季入學)次年1.15(秋季入學)

      卡耐基梅隆大學

      Master of Computational Data Science

      學制:16/20個月

      學費:25750美元該項目有3個專業方向:Systems, Analytics, Human-Centered Data Science,該項目的綜合性課程體系有助于學生習得專業技能和知識,以開發用于下一代大規模信息系統部署相關的技術層,以及分析這些系統生成的數據。

      申請要求:統計或計算機科學專業背景;GPA最低3.0;需要GRE;托福100(聽讀寫25說23),也接受雅思

      申請截止日期:12.12

      紐約大學

      MS in Data Science

      學制:2年

      學費:66816美元(2019Fall)該項目關注數據科學新方法的開發,適合具有較強數學、計算機科學與應用統計學背景的學生,以滿足“數據浪潮”所帶來的對于專業人才與研究人員的需求。

      申請要求:需要有一定的數學能力,計算機和編程能力;需要學習過微積分、線性代數、計算機科學入門等課程;建議準備相關工作經驗;需要GRE;托福100(首選),或雅思7.0錄取學生背景包括統計、計算機、數學、工程、經濟、商科、生物、物理等;平均GPA3.69;GRE-Q167.58,V157.36,W3.65

      申請截止日期:1.22

      羅格斯大學

      MS in Data Science

      學制:2年

      該項目由計算機科學系開設,旨在使學生能夠深刻理解算法工具與計算基礎設施,并用以構建管理、探索與理解不確定復雜數據的系統。

      申請要求:計算機科學本科背景,GPA3.25以上,學習過微積分、離散數學、線性代數、統計學及概率論等數學課程,并掌握至少一門計算機編程語言;如果你是數學、統計、工程、物理或其他理工背景的學生,如GPA3.5以上,也可以嘗試申請,但錄取之后需要修讀一些關于數據結構及算法的基礎課程。托福92(口語聽力21),或雅思7.0;需要GRE或GMAT(建議GMAT語言29以上,量化46以上)

      申請截止日期:9.15(春季入學)次年2.1(秋季入學)

      華盛頓大學

      Master of Science in Data Science

      學制:2年

      學費:47520美元

      該項目致力于教授統計學、機器學習、以人為本的數據科學和可視化、擴展性數據系統與數據管理等系列課程,以著重培養學生運用相關技能的實踐能力。

      申請要求:有強大的數學能力,需要學習過微積分(1、2、3)、線性代數,需要有編程經驗;不強制要求GRE;托福106(25),不接受雅思;建議準備相關工作經驗,因為63%的錄取者都有工作經驗

      申請截止時間:1.6

      MS - Advanced Methods Data Analysis

      學制:2年

      該項目的培養目標是學生能力的培養,注重學生方法論的學習,課程有統計推斷、頂點數據分析、統計計算等。

      申請要求:數學、統計或其他定量相關背景;需要學習過微積分、線性代數、概率論等課程;需要GRE;托福106(25),不接受雅思

      申請截止日期:12.31

      喬治華盛頓大學

      Master of Science in Data Science

      學制:1年

      學費:31770美元

      該項目將教授學生能夠運用數據科學技術解決現實問題,互相交流研究發現,并使用數據可視化工具有效的呈現研究結果。申請要求:不限本科專業背景,但需要學習過多變量微積分和1學期的統計學;建議有計算機編程語言經驗;不強制要求GRE;雅思6.0(5.0),或托福80

      申請截止日期:10.1(春季入學)次年4.1(秋季入學)

      Master of Science in Data Analytics

      學制:2年

      該項目由計算機科學系與工程管理與系統工程系共同開設,旨在指導學生用所學專業技術解決日益增長的大數據分析等問題。

      申請要求:需要修讀過微積分、概率、統計、編程、離散結構等課程;GPA最少3.0;托福100,或雅思7.0;需要GRE,建議總分320+,數學160+

      申請截止日期:1.15

      福特漢姆大學

      Master of Science in Data Analytics

      學制:1-2年

      學費:1308美元/學分(共30學分)

      該項目注重培養學生分析與處理大型數據集的能力,促進學生深入了解至少一個專業領域,并為學生提供修讀經濟學與城市研究選修課的機會。

      申請要求:計算機、信息科學、工程、數學、物理科學、商科、經濟學等專業背景,需要學習過概率與統計、離散結構概率等,了解編程知識并熟悉Python編程;托福85,或雅思6.5;不強制GRE,但如想申請獎學金則需要提交

      建議GPA3.5左右,托福100+

      申請截止日期:

      12.16(春季)

      次年1.3(夏季)

      次年4.6(秋季)

      二、美國數據科學碩士就業前景

      數據科學職業在各種行業中都提供了高薪和有競爭力的工作機會。

      根據美國勞工統計局(BLS)預測,在2019年至2029年之間許多數據科學職業的增長率將會很高,包括市場研究分析師(18%)、計算機和信息研究科學家(15%)、計算機系統分析師(7%)和運營研究分析師(25%),預計增長率遠高于美國全國平均水平(4%)。

      《哈佛商業評論》曾把數據科學家稱為“21世紀最性感的工作”。

      數據科學領域的職業通常提供遠高于美國平均水平的薪酬。根據BLS的數據,數據科學家和數學科學專業人士的平均年薪為100,560美元。確切的薪水因員工的雇主、行業、地點、教育和經驗而異。

      三、美國數據科學碩士專業介紹

      數據科學是一個跨學科的學位,是STEM項目,融合了商業與通信方向。畢業生可以在利潤豐厚、就業增長率高的領域找到工作。這些專業人士可以在不同的行業應用他們的技能,如技術領域、社會科學和政治領域。。

      數據科學專業側重于研究和分析,教導學生將原始數據轉化為有用的、可操作的信息。

      學生會通過數據科學課程獲得的五項主要技能:

      Statistical Analysis

      Research Design

      Data Mining and Visualization

      Machine Learning

      Information Ethics and Privacy

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