美国top30院校数据分析需要哪些条件？

对于大多数行业来说，数字化已经成为一种趋势，未来将是数据分析的天下。今天我们就来看看美国top30院校数据分析都需要哪些条件？

01、哥伦比亚大学

Master of Science in Data Science

哥伦比亚大学的数据科学（DS）项目开设在自己的专设学院（Data ScienceInstitute）下，由文理研究生院统计系、应用科学学院计算机科学系和工业工程与运筹学系联合开设。

哥大DS项目的学制为1.5年，共有3个学期，需修读30学分的课程。
课程领域主要以计算机科学、工程和统计学为主，核心课程包括数据科学机器学习、概率与统计、统计推断和建模等。

由于哥大的地理位置无比优越，“世界之都”纽约拥有大量的金融、数据、科技类公司提供着相关的就业岗位。
从官网给出的数据来看，虽然哥大DS也只开设了短短几年的时间，但雇主资源已经相当丰富。
亚马逊、德勤、苹果、字节跳动、阿里巴巴等国内外大厂都是哥大DS毕业生的优质去处。

2、宾夕法尼亚大学

MSE in Data Science

宾大的DS项目开设在工程学院之下，该学院以出色的学术课程以及实用的设计与研究经验享誉全美。

宾大数据科学项目于2017年创办，在近几年迅速成为了一个炙手可热的DS项目，录取难度在不断提高，整体学生质量也在逐渐提升，就业情况亦非常可观。

仅有30人出头的班级大小加上宾大工程学院自由选课的权利，使得在这个项目就读的同学可以通过多选CS课程的方式进一步提升自己的综合能力，且由于班级人数较少，整个项目的同学关系也会比较亲密。

3、卡耐基梅隆大学（CMU）

Master of Computational Data Science

CMU的数据科学专业开设在计算机学院，课程安排上也倾向于计算机专业的学习，包括统计学、计算机科学及应用、机器学习等。

CMU的数据科学专业有先修课要求。项目的所有学生都要在暑期学习6学分的11-637 计算数据科学基础，并且获得B-或更高的分数。否则就要重修。

4、纽约大学（NYU）

Master of Science in Data Science

NYU的数据科学硕士设立在数据科学中心，研究方向更多从数学学科出发。数据科学学院的选课是非常自由的，学生可以根据自己的偏好选择计算机科学、Stern 商学院等课程。

申请数据分析专业的学生，除了满足基本的数字计算机要求外，还偏爱具有机器学习、计算统计、数据挖掘等知识的学生。

当然，Top30美国院校中，还有许多暂时没有提到的“宝藏项目”，例如哈佛大学的 MS in Data Science，斯坦福大学的 MS in Statistics (DS track)，康奈尔大学的 Master of Engineering in Data Analytics 等...

申请数据分析，

需要做什么准备？

由于数据分析是美研申请的热门项目之一，而且一般要求申请有统计、计算机或者数学背景，能够熟悉掌握编程类或统计类软件，想要冲击Top30名校并不容易。

很多同学对数据分析感兴趣，但是自己的专业并不对口就开始担心。

其实无论是陆本还是美本开设数据分析本科的学校并不多，只要你的专业课符合数据分析要求就可以大胆申请。

本科是计算机科学、统计、应用数学等专业的同学，是最符合申请条件的，除此之外一些商科，例如金融工程等专业的也比较匹配。

由于数据分析需要通过编程和数据库的相关手段进行的，所以会编程、会统计、数理基础好的同学有很大优势。

如果没有相关背景，那么同学们想要申请数据分析类项目，最好有定量相关的科研成果。例如大学期间就开始做量化相关的、计算机软件类、数据库等项目来证明自己的数据分析技能。

也可以通过参加竞赛，如Kaggle、阿里的天池、SODA、WID、数据嗨客等。还可以参加实习，首选与统计、量化、计算机相关的实习。

大数据在各行各业的深度融合，显示出数据科学领域前景广阔，无论是什么领域在未来的发展中都不可避免和数据打交道。

因此市场势必会为精通数据分析的人才提供更多机会，想要把握下一个风口的同学，千万不要错过这个宝藏专业呀！

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