当前,又藤样在美国一线互联网大厂(谷歌/微软/亚马逊…)等知名企业中,校新项目数据分析师已经成为比软件工程师需求量更大的开设科学岗位。 随手在Google一搜,数据硕士申请就会发现,藤校Linkedin官网上,类项数据分析师(Data Analyst)的目偏招聘岗位数量高达20.8w+个,远远高出软件工程师(Software Engineer)的又藤样招聘数量16.1w+个。
对比谷歌同样base在加州旧金山的两个岗位薪资范围,两者的开设科学level几乎没有差别,都在11.4w-16.7/16.8w+这一范围。数据硕士申请
于是,相比越来越“卷”的类项软件工程师(尤其是初级岗位),许多人把职业目标转向了需求增长更大的目偏数据分析师岗位,美国数据科学硕士学位也成为越来越多学生的又藤样申请目标。藤校等许多美国知名院校,也纷纷开设了数据科学类研究生项目。
01
藤校康奈尔25Fall新设数据科学类硕士!
今年,康奈尔大学科技学院(Cornell Tech)正式宣布,将于2025年秋季首次推出数据科学与决策分析硕士项目(Master of Engineering in Data Science & Decision Analytics,简称DSDA)。
康奈尔DSDA项目是一个跨学科项目,将在纽约开展为期一年的学习。该项目以创业为导向,课程结构分为技术性课程与实践课程(Studio)两大模块。
技术性课程课程交叉融合了机器学习、AI优化、数据科学统计、概率分析和不确定性建模等相关领域知识。
实践性课程中,学生将以项目驱动的学习模式,与来自计算机科学、电子工程、商业及法律等多个学科的学生组成跨学科团队,解决科技公司中现实的商业挑战,从而为未来的创业或职业生涯奠定坚实基础。
作为一个跨专业的新项目,康奈尔欢迎不同本科背景的申请者,但要求申请前已经完成了一门线性代数课程、一门中级概率和统计课程、一门微积分课程和一门编程课程的知识基础。
启德录取案例:
H同学,录取康奈尔大学生物统计与数据科学硕士
本科背景:美国TOP60大学 应用统计+数学双专业,GPA 3.9+/4.0 ,GRE 330+,
海外导师:约翰霍普金斯大学生物统计硕士
02
藤校数据科学类项目,偏爱哪些申请者?
事实上,不仅仅是康奈尔,美国八大藤校中还有多所学校设置了数据科学类硕士项目。下面我们来做一个盘点~
📍哈佛大学
项目名称: 数据科学硕士Master’s in Data Science
项目简介:由计算机科学系和统计系提供的跨学科项目,学习时长3-4个学期。
申请要求:无硬性申请背景要求,但需要有足够的微积分,线性代数和微分方程的基础知识,熟悉概率和统计推断,并熟练掌握至少一种程序设计语言(如Python或R)。
启德录取案例:
W同学,录取哈佛大学统计与数据科学硕士
本科背景:国内TOP2高校 计算机科学与技术专业,TOEFL 105+,GPA 3.7+/4.0,GRE325+
海外导师:加州大学洛杉矶分校计算机博士
📍耶鲁大学
项目名称: 统计与数据科学硕士/统计学硕士 M.S. in Statistics & Data Science / MA in Statisic 两个track( 可入学后申请transfer)
项目简介:属于统计与数据科学系下,项目时长为1.5年。
申请要求:该项目录取难度较高,1000+份申请中仅有40人被录取,录取率约4%。申请者需要修习过规定的概率、统计、数据科学、计算机类相关课程,还需要有相关科研项目经历。
启德录取案例:
H同学,录取耶鲁大学统计与数据科学硕士
本科背景:美国TOP60大学 应用统计+数学双专业,GPA 3.9+/4.0 ,GRE 330+,
海外导师:约翰霍普金斯大学生物统计硕士
📍普林斯顿大学
项目名称: 统计与机器学习硕士Master in Statistics and Machine Learning
项目简介:结合统计学和机器学习的跨学科项目。
申请要求:虽然普林斯顿大学没有公开提供非常具体的录取标准,但通常申请者需要具备扎实的数学、统计学和编程能力。有相关科研经历、论文发表或项目经验的申请者将更具竞争力。
📍哥伦比亚大学
项目名称: 数据科学硕士M.S. in Data Science
项目简介:该项目课程横跨计算机科学、工程和统计三类学科。
申请要求:需要量化和编程课程背景( e.g. calculus, linear algebra, intro to programming etc.),专业各种背景的都有,不太卡专业,甚至有环境科学、心理学等背景,但GPA比较卷,建议3.7+比较有竞争力,美本陆本都有。
📍宾夕法尼亚大学
项目名称: 数据科学工程理学硕士MSE in Data Science
项目简介:该项目由工程与应用科学学院提供,融合了机器学习、大数据分析和统计学等核心主题的前沿课程,课程时长1.5 -2年。
申请要求:需要数学统计功底和一定的编程能力,倾向计算或统计背景;看重实习经历;其他专业背景需要很强的技术和数据分析能力,展示相关的研究项目、数据分析实践或机器学习应用经验也是申请过程中的重要加分点。
📍布朗大学
项目名称: 数据科学硕士Master's in Data Science
项目简介:布朗数据科学研究所(Data Science Initiative)主导的跨学科硕士项目,植根于布朗大学四个强大的学术部门(应用数学、生物统计学、计算机科学和数学),课程时长1 -2年。
申请要求:接受不同学科背景的学生,尤其是数学、统计学、计算机科学、工程学或其他相关领域的背景。不强制要求申请人提交GRE,但作为小众精英藤校,招生size较小。
启德录取案例:
X同学,录取布朗大学数据科学硕士
本科背景:国内985大学 信息管理与信息系统专业,GPA 3.7+/4.0,TOEFL 105+,GRE 325+
📍达特茅斯学院
项目名称: 数据科学硕士MS in Data Science
项目简介:由工程学院提供,强调技术和工程应用。注重个性化教育和导师指导。
申请要求:接受商业、工程、计算机科学、物理/生命/社会科学、数学、文科和教育等职业背景或本科学位不同的申请者,建议提交GRE(非必须),国际生托福79分以上才可以申请助教岗位。
此外,启德学子还在UCLA、南加大等诸多数据科学项目有成功录取案例,25申请季如果你对选校定位、项目申请难度还有疑问,可以联系小助手咨询我们~
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