美国热门专业数据科学DS都有哪些院校推荐

随着科技的发展，每天每时每刻都有大量数据被产生和存储下来，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增。那么，美国数据科学DS都有哪些顶级院校呢？一起来看看吧！

该专业主要开设在工程学院、理学院或者计算/信息学院，数学与计算机科学系、统计系、运筹与信息工程系等，提醒大家不要靠“名字”判断专业，因为有的学校叫“数据科学”，但有的学校可能叫“数据分析硕士”、“分析硕士”、“计算分析”等，有的偏学术，有的偏应用……

①卡耐基梅隆大学Master of Computational Data Science

开设在计算机学院下，比较偏学术的项目，很多学生毕业就直接去读博士，项目就是专门为计算机科学、计算机工程相关背景学生设计，在项目开始前必须完成相应计算机课程。

②杜克大学Master in Interdisciplinary Data Science

数据科学硕士为期2年是跨学科项目，有STEM认证，没有专业和先修课、工作经验申请要求，但被录取的学生普遍有线性代数、统计学、计算机编程相关背景。

③纽约大学

开设在数据科学中心CDS下，CDS就附属在库郎数学科学研究所，所以对申请人的数学、计算机背景很看重，学习过微积分、线性代数、计算机科学、统计学、概率论、计量经济学等课程。总而言之，优先考虑接触过数据挖掘、运筹学、大数据计算、机器学习等背景的申请人。

数据科学的三类职业方向

（1）机器学习工程师 Machine Learning Engineer

（2）数据分析员 Data Analyst

（3）数据科学家 Data Scientist

美国DS申请背景及定位

不论是陆本还是美本，在本科阶段就开设Data Science这个专业的学校并不多，所以大家不要一看自己专业名字和数据科学不搭边就觉得是转专业申请。

首先，本科是计算机科学CS的同学，是最符合申请条件的，因为大多数数据工作都是通过编程和数据库的相关手段进行的，同时学过统计、微积分、高级语言；

例如哈佛大学对于MSDS的本科背景要求是：希望有微积分、线性代数，熟悉概率和统计干涉、能使用至少1种编程语言，例如Python或R，了解计算机科学概念。

其次，本科背景是统计、数学或应用数学，且有一定编程基础的同学也可以申请，这都是很好的专业匹配。

最后，商科背景出身，但量化背景较强的商科专业，比如金工，但又希望能选择一个STEM专业的同学，那DS显然也是个非常好的选择。

所以说，如果你有比较强的编程背景，又有比较好的数理基础，那你就很有竞争力；而纯商科背景的同学，如果没有强的量化背景，或者不懂编程，那建议还是数据科学DS和商业分析BA混合申请，因为商业分析更加偏商科，开在商学院，对商科背景接纳程度大很多。

如何加强背景？

建议可以从科研方面加强，在大学期间最好找和量化相关的科研，如果实在没有，可以把相关的课程大作业拿来用。再退而求其次，也可以是计算机软件、数据库相关。如果没有科研经历，那将是极大的硬伤。

此外，可以参加一些竞赛。竞赛的平台有很多，比如最近很火的Kaggle，再如阿里的天池、SODA、WID、数据嗨客等。

最后就是实习。实习最优选择应该是数据公司的数据岗，然而现实是这样的岗位由于太过重要，基本不会招实习生。所以建议找一些统计量化相关的或者计算机相关的实习。