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嗨，大家好！
这几天国内的疫情已经出现好转了，大家都经历了跌宕起伏的一个月吧。希望大家的生活都很快回到正常的状态，开始继续朝目标前进。
之前的文章里，我们介绍了申请美国数据科学硕士项目相关的信息，比如申请要求和项目设置，需要了解着的同学，请参考文章：
留学申请 | 数据科学（Data Science）研究生申请相关信息
今天，我们接着来看看美国排名靠前的数据科学/分析硕士项目和院校，以供大家在选校时做个参考。（以下学校的排名不分先后，结合US News 2018 统计学和计算机科学专业大学排名以及项目课程设置选取。）
在选择学校过程中，除了排名、地理位置等大家熟知的因素，建议大家可以多关注的几点有：
1）数据科学硕士项目是开设在统计学院还是计算机科学学院（有的学校两个学院都有开设），这个因素一般会决定课程是偏向统计还是CS编程
2) 课程是偏向深度的（一般是针对有中高级数学、统计和计算机编程基础的学生，比如数学、CS、统计专业）还是偏向广度（一般是针对有初级数学和计算机编程基础的学生，或有相关工作经历、想进一步进修的申请者）
3）毕业设计、论文和实习要求
4）申请要求，尤其是最低分、先修课和本科专业要求
5）申请截止日期。很多项目有优先录取截止日期，同时可能有获得奖学金的机会。
1. Stanford University
项目名称：M.S. in Statistics: Data Science
链接：https://statistics.stanford.edu/academics/ms-statistics-data-science
这个项目是开设在统计专业下的，侧重以计算机算法为基础的数据科学和分析方向，历时一年半到两年。获得硕士学位，学生需要修满45学分的课程，包括四门基础核心课程（以数学方向为主），四到五门基础选修课程（数据分析方向），两门编程课，两到三门偏应用的选修课程和一个科研项目。没有论文要求。
该项目的申请要求申请者本科修过基础的数学和编程课程：高级的 linear algebra 和 probability, 初级的stochastic processes 和numerical methods ，以及基础的Python， C/C++使用。去年录取的学生本科专业主要包括统计、数学、经济、工程。
申请需要提交GRE和TOEFL，这里要提醒大家，此项目申请目前为止不接受IELTS、GMAT。没有最低GPA或最低GRE要求，TOEFL最低100。录取的学生里平均GRE V：97%，Q：97%，AW：82%。平均TOEFL成绩110。其他申请材料包括一篇文书、三封推荐信、成绩单、简历等。
2. University of California, Berkeley
项目名称：M.Eng. with a concentration in Data Science & System
链接：https://eecs.berkeley.edu/academics/graduate/industry-programs/meng/requirements/dss
UC Berkeley 的这个项目是开设在EECS学院的，以就业为导向，历时一年。基础课程更侧重计算机编程、算法和机器学习的学习。项目要求学生要修四门技术课程，可从数据科学原理与技术、基础机器学习、深度学习、用户界面设计与研发等课程中选择。毕业设计项目上，学院给出了多个领域的研究，有偏技术的也有偏应用的，研究过程中要求紧密地跟导师合作交流。学生需要在入学前（六月份前后）就选定毕业设计项目。
申请上，GRE没有最低要求，录取学生的平均分Q>90%, V>70%, AW>3.5。TOEFL最低90，平均分>100，IELTS7。GPA最低3.0，平均3.7。同时要求申请者本科专业为计算机科学或相近，需要有编程、算法、数据结构相关的学术和/或工作经历。
同时，UCBerkeley还提供线上Masterin Information and Data Science： https://datascience.berkeley.edu/mids-graduate-spotlight-kelsey-clubb/
3. Carnegie Mellon University
项目名称：MS in Computational Data Science
链接：https://mcds.cs.cmu.edu/learn-us
CMU的MCDS项目有两个选择，一是就业为导向的，历时16个月，另一个是研究为导向的，历时20个月。要求学生完成1节准备课程，4节核心课，三节concentration课程，和一个毕业设计。第一学期，学生需要修的课程包括Cloud Computing, Machine Learning, Interactive Data Science 和Data Science Seminar。第一学期结束前需要在Systems, Analytics, 或Human-Centered Data Science中选择一个concentration。第二学期根据自己选的concentration来选三门课程。剩下的三门选修课可在CS学院里选择。除了毕业设计研究，学生还需要完成一个实习。同时，如果你想在完成学位期间探索一些研究项目，可以跟系里的教授合作，这个研究项目可第一门选修课。
该项目的申请截止日期比大部分其他学校都早一些，十二月初到中旬就截止了，所以大家一定要计划好时间。GPA最低3.0，TOEFL最低100，学校建议提交TOEFL（IELTS勉强也可以），GRE需要提交，但没有列出最低分。其他申请材料包括文书、三封推荐信、成绩单和简历。
同时，CMU的还有一个信息系统管理专业下的MSin Business Information and Data Analytics，这个项目更偏应用，大家也可以了解一下：https://www.heinz.cmu.edu/programs/information-systems-management-master/bida
4. Columbia University
项目名称：Master of Science in Data Science
链接：https://datascience.columbia.edu/course-inventory
Columbia的MSDS历时1年半，是开设在Data Science Institute下的硕士项目，由统计、计算机科学和工业工程三个学院合作开设。课程设置上在Statistics和CS上的分配很均衡，核心课程包括基础Intro to DS; CS方向的课程有Computer System, Machine Learning, Algorithm;统计方向的课程有Probability & Statistics, Exploratory Data Analysis & Visualization, Statistical Inference & Modeling。除了核心，学生还需要上三门选修，和一个毕业设计项目。
申请该项目，先修课要求包括微积分、线性代数和基础计算机编程课（C++、Python、Java等）。学校官网上指出MOOC课程一般被用作学校所修过课程的辅助材料。需要提交GRE（平均Q 166，V 157，AW 3.8），不接受GMAT，平均TOEFL106.5，平均GPA 3.7。其他申请材料包括个人简介、3封推荐信、成绩单、简历等。
同时该学院下还开设了Data Science博士项目，其他专业（比如应用数学、CS、EE）的PhD学生入学后，可与导师商讨将自己的研究方向集中在DS上。
5. University of Pennsylvania
项目名称：MSE in Data Science
链接：https://dats.seas.upenn.edu/
UPenn的数据科学硕士项目开设在工程学院。课程设置上需要学生修10门课，历时一年半到两年，包括基础课程两门（Programming Languages, Algorithms），核心课程三门（Mathematical Statistics, Big Data Analytics, Mining and Learning）和选修课程。选修课程学生可选择应用方向，比如科研项目Thesis/Practicum, 与导师合作进行一年的研究，或者Biomedicine、Social/Network Science方向的课程；也可以选择进一步学习数据分析相关的课程。
申请该项目，学生需要有较强的数学和统计学术背景，和基础的编程能力。申请需要提交GRE（平均V 158、Q 167、AW 4）、TOEFL/IELTS（最低100/7.5）文书、简历、成绩单和两封推荐信等。不接受GMAT。
6. Universityof Southern California
项目名称：MSin Computer Science –Data Science
链接：https://viterbigradadmission.usc.edu/programs/masters/msprograms/computer-science/ms-cs-data-science/
这个项目开设在Viterbi School of Engineering下，学生需要修满至少32学分（历时两年），包括三节必修课，Foundations of AI, Analysis of Algorithm, Database System；从数据系统和数据分析两个方向里选修三门；剩下的课程从CSCI院下选择。
这个项目的申请上，分为春季和秋季两个入学日期，同时如果想获得奖学金要比普通申请截止更早，大家要做好计划。申请者需要提交GRE、TOEFL/IELTS（无最低分要求，但如果想免修语言课，需要达到90/6.5以上）。其他申请材料包括文书、成绩单、简历，推荐信（可选择提交）。
7. Duke University
项目名称：MS in Data Analytics & Machine Learning Track
链接：https://pratt.duke.edu/data-ml-masters
这个项目是开设在工程学院的, MS项目可选择Non-thesis或Thesis，历时一年半到两年。课程设置上关键课程包括Machine Learning、Deep Learning、算法、数据处理和分析等。
申请时，建议学生本科专业为CS/CE或相近。申请者需要提交GRE（平均Q 166，V 159，AW 3.7）、TOEFL/IELTS (最低90)、GPA（最低3.2）。同时大家要注意申请截止日期，第一个截止日期结束后，后面的申请就要看运气了。
同时，Duke的统计科学学院也开设了一个数据科学硕士项目：
项目名称：Master’s in Statistic Science in Data Science and Analytics track
链接：https://stat.duke.edu/ms/ms-focus-areas-tracks/data-science-analytics
这个项目的课程设置第一年侧重Machine Learning、建模和计算的学习。第二年侧重应用类课程，比如Experimental Design、Statistical Decision Theory、Categorical Data Analysis，以及编程语言、数据库、数据结构和算法。
申请者的先修课要求包括两学期calculus-based probability和mathematical statistics sequence，一学期matrix algebra，一学期 appliedregression analysis，建议有一学期的编程语言，比如C, python, java, R, Matlab。申请时，学生需要提交GRE、TOEFL/IELTS（最低90/7.0）。其他申请材料包括文书、简历、成绩单、三封推荐等及其他支持性材料。
8. University of Minnesota
项目名称：http://M.S.in Data Science
链接：https://www.cs.umn.edu/admissions/graduate/ms_data_science
UMN的MSDS项目由CS、ECE和Statistics三个学院联合开设。Data Science专业提供本科、硕士学位。课程设置上，学生需要在Statistics、Algorithm和Infrastructure三个方向各修6学分的课程，再加9学分的选修和毕业设计。项目可在3-4个学期内完成。
申请该项目，学生需要的先修课为两学期calculus，一学期 multivariable calculus, linear algebra, 和 statistics，基础编程语言（比如C++/C/Python/R），CS专业大一两学期的基础数据结构和算法。如果没上过这些课程的同学，也可以通过自己的工作或开发项目经历来证明CS基础。申请时学生需要提交GRE、TOEFL/IELTS（最低79/6.5）、GPA（建议最低3.5）
9. New York University
项目名称：Master’s in Data Science
链接：https://cds.nyu.edu/
NYU的Center for Data Science提供本科、硕士和博士项目。从基础设施到教职人员结构来看，这个2017年新建的CDS还是非常严肃的。
硕士项目历时两年，学生需要修满36学分。必修课程有5门，包括Probability and Statistics for DS, Machine Learning, Big Data等，外加毕业设计。学生根据自己的兴趣和学术背景从Data Science, Big Data, Mathematics and Data, Natural Language Processing, Physics, Biology, Biomedical Informatics六个细分方向里选择一个，来决定选修课。同时该项目非常重视毕业设计研究，希望学生能利用这个机会将理论付诸实践。
这个项目申请上，往届录取的学生本科背景包括数学、计算机科学、统计学、商科、生物、心理学等。先修课要求至少包括Calculus I , Linear Algebra, Intro to CS, Python/R, 以下几门中的一个Calculus II, Statistics, Probability等。申请时，学生需要提交GRE（平均Q 167.6、V 157.4、AW 3.65）、TOEFL/IELTS（推荐的最低分100/7.0）、GPA（平均3.69）、文书、成绩单、三封推荐信。
10. University of Massachusetts Amherst
项目名称：M.S. in CS with a concentration in Data Science
链接：https://ds.cs.umass.edu/masters-concentration-data-science
这个项目开设在信息与计算机科学学院。学生需要修满30学分，历时两年，至少包括四门数据科学核心课(包括算法、数据库、机器学习、软件工程等)，两门数据科学选修（数据分析、编程等），一门统计和概率论。
该项目往届录取率为10%，学生本科专业包括CS, Math, Engineering, EE, Psychology, Social Sciences等。学生需要有坚实的计算机科学学术背景。每年两次申请季，分为春季和秋季入学。申请时，需要提交GRE（平均V 158、Q 160、AW 4）、TOEFL/IELTS（最低95/6.5）、个人简介、成绩单、简历、两封推荐信等。学校官网有明确指出对GPA、GRE、推荐信和个人简介非常看重。
好了，以上十所学校就是我们结合US News上统计和计算机科学专业的排名，具体课程设置以及我们的申请经验，为大家推荐的数据科学硕士项目。除此之外，Rutgers、NCSU、Georgetown、University of Virginia 等学校也有着非常不错的MSDS项目，大家可以到其官网上进一步了解。
在我们之前辅助申请的学生中，有些经济学、生物等专业背景的同学也对Master in Health Data Science 感兴趣。关于这个方向的硕士项目，我们会在以后的文章中帮大家做分析和介绍。
最近开始有准备2020秋季申请的同学联系我们进行留学咨询了，看到大家这么早就开始做申请规划，我们还是非常开心的。希望大家都能力合理规划时间，按部就班准备考试和其他资料，等待2020申请季的到来。
如果你需要我们的文书服务或申请服务，请参考以下文章：
-End-
References：
1. https://www.usnews.com/best-graduate-schools/top-science-schools/computer-science-rankings
2. https://www.usnews.com/best-graduate-schools/top-science-schools/statistics-rankings
3. https://www.stoodnt.com/blog/top-universities-for-ms-in-data-science-in-usa/
4. https://www.mbacrystalball.com/masters-degree/data-science-analytics
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