美国TOP30大学热门数据科学（Data Science）研究生项目汇总！
数据科学也是目前美国留学申请中很是火爆的一个方向，而涉及的岗位被誉为“21世纪最热门的职业”。
简单来说，数据科学(Data Science)，是一门交叉的学科，涉及到很多的领域，包括统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科的知识。
这个图很直观的表达了数据科学作为一门交叉学科的知识结构组成，也符合了大部分项目的课程设置。
全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具了一份详细的分析报告，预计到2025年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间。很多留学生也都有申请美国名校数据科学的打算。
数据科学项目多数开设在统计系下，也有开设在计算机系下，或者统计系和工程学院联合授课。这个专业对于先修课要求比较高，一般需要有微积分、线性代数、编程类课程背景才能申请，所以要提前选修。
先来看看几个实力代表：
哈佛大学
Master of Science (SM) degree in DataScience
该项目在2018 Fall迎来第一届新生，由CS系和统计系合作开设，开设于John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS)下设的Institute forApplied Computational Science (IACS)。目标是培养利用数学建模、算法、系统创新与统计工具解决实际问题的研究生。
该项目的申请难度颇高，陆本基本上是清北背景，美本的亚裔学生基本都是GPA3.9+，学生背景非常多元，物理，金融，计算机等等都有。该项目可以在MIT选课。
而哈佛的健康数据科学(Master of Science in Health DataScience)在哈佛公共卫生学院。难度相较于IACS的数据科学低一些。
斯坦福大学
MS Statistics-Data Science
斯坦福的这个项目属于统计硕士下面的一个方向。
申请人要有很强的数学背景：线性代数，概统，随机过程，数值方法，编程(Python and C/C++ programming languages)。据悉，每年斯坦福统计硕士录30人左右，数据科学录15-18人左右，申请难度可想而知!
哥伦比亚大学
MS in Data Science
相比前面哈佛与斯坦福，哥大该项目也属于申请难度第一梯队，但相对友好。该项目由数据科学所(Data Science Institute)开设，研究生只招收MS学生。
该项目要求申请者拥有一定的数学及编程基础，最好学过微积分、线性代数、计算机编程等课程，没有强制性的工作经验要求，有的话也会为申请者加分。
属于高排名里面，背景优秀的学生应该去冲刺的学校(GPA3.7+，GRE325+，托福100+/雅思7.0，不可使用GMAT代替GRE成绩。有不错的科研或者实习)。
项目的学生将有机会从事包括毕业项目在内的独创研究，并与行业合作伙伴以及教学人员沟通互动。毕业生可以选择金融等服务领域工作，也可以选择偏向技术的IT企业。
杜克大学
Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)
MIDS项目的旨在培养解决多个领域数据问题的数据科学家。项目规模不大，每年招收25-35名学生。
申请要求方面，不强制要求申请者有数学、计算机等专业背景，但是最好要学过微积分、线性代数、统计等数学方面的课程。
毕业生去向良好，实习就业机会较多，从事的领域以计算机科学，金融，生物科学等领域居多。
南加州大学
USC
南加州大学有两个跟DS相关的专业，一个在计算机系MS CS-Data Science，一个在运筹系MS-Applied Data Science。
运筹系的这个项目对于学生背景要求会更宽松，难度相对CS系的会低一些。
前30的项目里，大致分为4个梯队：
第一梯队
哈佛、耶鲁、斯坦福
一般需要TOP30美本或国内顶尖985背景，GPA3.8+，托福110，GRE330+，并配合高端实习经历才有机会被录取。
第二梯队
哥大、芝大、杜克、布朗、卡梅、UCB
美本或国内顶尖985背景，或中外合办的院校，最好是CS相关专业背景，标化稍低于第一梯队。
第三梯队
范德堡、莱斯、UCLA、塔夫茨、南加大、华大
美本/985/211，双非一本也有机会， GPA3.6+，托福105+，GRR325+
按照近三年毕业生的数据来看，该专业的就业率达到了100%，可以说是供不应求的专业，常见的就业职位包括：数据分析师，数据工程师等，其中“数据分析师”是美国成长第二快的职业。从科技行业，医疗，甚至到娱乐行业都有很大的需求。