数据科学礼包 | 15所顶尖名校推荐， offer收割机大牛讲座，更有DS教程等你来拿！

“利用数据能力，能够理解、处理数据，从中提取有用信息，将其图形化，并且表述出来，将会成为极其重要的技能。”

——Hal Varian，谷歌首席经济学家

随着各行各业的数据增长，数据科学家已经成为当今社会最热门的职业之一。 就连《财富》杂志都将“数据科学”评价为“技术届的火热新演出”，可见数据科学人才的重要性。 不少准备留学的同学也一直在向学院君咨询数据科学专业如何选校。 这不安排上了！这就给大家从专业配置、就业趋势、申请条件以及院校推荐等几个方面科普一下数据科学专业的两三事儿~

专业介绍

数据科学（Data Science）是利用计算机的运算能力对数据进行处理，从数据中提取信息，进而形成“知识”。 数据科学主要是学习一些成熟的数据分析方法和工具，学习与数据分析相关的编程技术，在工作中帮助企业分析商业数据、市场数据、运营数据。 DS的主要研究内容分以下三类：

▌描述性分析（Descriptive Analytics）分析数据找出过去时间的特征和正在发生时间的趋势。

▌预测性分析（Predictive Analytics）分析数据来预测未来可能发生的事情。

▌决策建议性分析（Prescriptive Analytics）分析数据来找出最佳措施、取得最优化的结果。

就业趋势

Data Science的就业相对计算机或者纯数学专业要宽泛许多。 制药业、计算机软件、互联网、科研、IT技术服务、生物技术，都是对大数据专业人才需求最为旺盛的行业。Data Science的主要职业方向有以下四种：

▌数据科学家（Data Scientist）云端大数据分析、机器学习及数据挖掘、算法开发与测试、运算过程优化、承担数据分析项目。

▌数据工程师（Data Engineer）云端大数据分析系统设计、APP设计、系统维护及升级、数据清理。

▌数据分析师/统计师（Data Analyst/Statistician）企业描述性数据分析（报表、管理层会议）、机器学习及数据挖掘、模型估计与预测、数据库操作。

▌商业/金融分析师（Business/Financial Analyst）基于项目的大数据分析、机器学习、模型估计与预测、数据库操作、数据挖掘、客户接触。

学术背景要求

各大学对报考学生的数学和计算机知识结构都有较为统一明确的要求。

▌数学背景包括微积分、线性代数、概率论、统计学、数学建模等。

▌计算机背景包括计算机导论、SQL、Database、Programming等。

申请条件

▌GPA与标准化成绩要求

大多数项目学校对GPA都有硬性要求，为3.0。但想要具备竞争力，建议GPA在3.5以上。

▌不同学校对申请者背景要求不同通常来讲，可以申请DS的专业包括：计算机科学/技术、工程、商业管理、金融、数学、统计学、经济学等。

▌PhD与Master选校策略的区别数据科学项目主要是面向职业培训、侧重工业界需求，所以设置博士学位的学校较少。 如果要读博士，申请统计和生物统计专业最对口，其次是计算机或电子工程的机器学、数据挖掘等研究方向。

看到这里，相信大家对数据科学专业的就业趋势和申请要求有了一定的了解，但可能还是对具体的择校存在困惑。 别担心！学院君为大家整理了美国、加拿大、英国、香港、澳大利亚这几个留学热门地区的知名院校，总有一所符合你的要求！

美国选校参考

美国有众多院校设立了数据科学专业硕士项目。但由于Data Science是一个较新的专业，暂时没有比较权威的排名，因此提供以下典型院校作为参考哦~

▌Stanford University—斯坦福大学

斯坦福大学的数据科学专业分为两个方向：MS in Statistics: Data Science；MS of Science in Computational and Mathematical Engineering。

MS in Data Science是由Department of Statistics和ICME（Institute for Computational and Mathematical Engineering）于2014-2015学年开设的 。该项目一般需要5个学期，要2年才能完成，录取率非常低。

申请条件：

要求很强的数学基础；

要会C++、Matlab和R；

只接受GRE和托福。

申请截止日期：每年的1月9日，只接受秋季入学。

难度系数：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

▌Columbia University—哥伦比亚大学

哥伦比亚大学的数据科学项目设在工学院下，为一年半、三学期的项目。 该项目的核心课程包括：概率论、算法（数据科学）、统计推理和建模、计算机系统（数据科学）、机器学习（数据科学）、探索性数据分析和可视化、数据科学基础和道德规范。

申请条件：需理工科背景；建议托福分数105+，GRE V155+Q170；不接受GMAT成绩。

申请截止日期：每年的2月15日，只接受秋季入学。

难度系数：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

▌New York University—纽约大学

纽约大学的Data Science专业是设在Applied Math学院下的。该项目要求修36个学分12门课，6门必修课，6门选修课。 课程设置较为合理，包括machine learning，big data，stats inference，final project，deep learning和NLP。还可以根据个人喜好选择CS math stats business engineering。

申请条件：有较强数学基础；对编程和计算机科学有基本认知；官网要求托福100以上，雅思7以上。

申请截止日期：每年的2月4日，只接受秋季入学。

难度系数：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

▌Carnegie Mellon University—卡耐基梅隆大学

CMU的数据科学项目归属于Language Technology Institute（LTI），是CMU School of Computer Science（SCS）努力打造的旗舰性项目，可以说是卡耐基梅隆大学的顶级项目，录取难度大。

该项目分为三个研究方向：Systems，Analytics和Human-centered Data Science，区别就是必修课不同。 在课程设置上，机器学习，信息检索，数据挖掘，软件工程都是业界和学术界的热门方向。

申请条件：建议有计算机科学、数学或相关背景；GPA3.0以上，只接受GRE；官网要求托福100以上。

申请截止日期：每年的12月14日。

难度系数：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

▌Northwestern University—西北大学

西北大学的数据科学项目隶属于工程学院（McCormick School Engineering），总长度为15个月。 项目有三大特色：横跨三学期；3个月暑期实习；10周的capstone project 。

申请条件：有计算机科学、数学或相关背景；GPA3.0以上；官网要求托福95以上，雅思7.5以上；GMAT和GRE都接受。

难度系数：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

加拿大选校参考

 ▌The University of British Columbia—不列颠哥伦比亚大学 

不列颠哥伦比亚大学是加拿大大学三强之一。其数据科学项目是由The Department of Computer Science和 Department of Statistics一起合作开设，课程比较全面。整个项目共30学分，其中24学分是课程，6个学分是capstone project。顶点项目需要学生组成小组运用所学知识来分析现实生活中的数据解决问题。

申请条件：有计算机科学、数学或相关背景；GPA B+以上，只接受GRE；官网要求托福100以上，雅思7以上。

申请截止日期：3月23日，每年秋季九月份入学。

难度系数：⭐️⭐️⭐️⭐️

▌Simon Fraser University—西蒙弗雷泽大学 

西蒙弗雷泽大学的数据科学项目是唯一不需要GRE或GMAT的项目。 该项目的卖点之一是提供一段4个月的CO-OP。大多数学生都能找到实习项目，包括亚马逊、微软、三星、SAP、加拿大皇家银行等。

师资是该项目的另一个卖点，Greg Mori的Machine Learning，Jian Pei的Data Mining，还有Greg Baker和Jiannan Wang的Big Data Labs。

申请条件：有计算机科学、数学或相关背景；要求会编程语言，如Java，python，C++；GPA B+以上，不需要GRE和GMAT；官网要求托福93以上，雅思7以上。

申请截止日期：2月1日，每年秋季入学。

难度系数：⭐️⭐️⭐️

▌University of Toronto—多伦多大学

多伦多大学的数据科学项目通常有两个方向：General concentration和Data Science concentration。 MScAC in Data Science方向的课是由计算机科学系和统计科学联合授课。 Data Science 介于计算机科学和统计学之间， 是一个从数据中学习并从中提取信的科学。

申请条件：建议有计算机科学或相关背景；要求最后一个学年即最后两个学期的GPA达到B+以上；不需要GRE或GMAT ；官网要求托福93以上（写作/口语22分以上），雅思7以上（小分要求6.5以上）。

申请截止日期：2月1日，每年秋季入学。

难度系数：⭐️⭐️⭐️

英国选校参考

▌University College London—伦敦大学学院

UCL的data science有两个方向，分别是computer science和statistics 。 Computer science方向隶属于department of computer science。该项目主要的核心是机器学习方法，学会利用计算机模型和统计模型。 Statistics方向隶属于Department of Statistical Science 。主要是用统计方法来解决不同领域的实际数据问题，比如市场营销，制药学，金融，管理领域。

申请条件：建议有计算机科学，数学或相关背景；先修课程要求：数学、计算机科学、工程、统计学、R/matlab/pathon ；托福要求100以上，雅思7以上，小分6.5以上。

申请截止日期：3月15日。

难度系数：⭐️⭐️⭐️⭐️

▌King's College London—伦敦大学国王学院

伦敦大学国王学院世界排名前25，虽然CS和统计不是强项，但胜在综排和地理位置。 该项目提供数据分析所必需的有效组合、整理、存储、管理和分析数据等实际技能，以及通过运用适当的统计和计算数据建模与分析技术来评估项目。 课程形式大多为讲座、教程、研讨会、实验室会议。该项目长度为一年，供需完成 180 个学分。

申请条件：对本科的专业有要求，必须是以下专业毕业：计算机科学、数学、统计学、自然科学、数学经济学，数学金融学，物理学，自然科学，电子工程，地理信息系统或运筹学 ；GPA要求 3.3-3.5 ；雅思6以上，小分5.5以上；托福80以上。

难度系数：⭐️⭐️⭐️

▌University of Edinburgh—爱丁堡大学 

 

爱丁堡大学数据科学项目隶属于科学工程学院下的信息学院。

该项目时长1年，将通过讲座、课程、实习和书面作业来教授，最终需要独立完成一项研究项目或专题论文。

申请条件：建议有数理，编程背景的同学申请；建议本科专业包括：信息学，人工智能，认知科学，计算机科学，电气工程，语言学，数学，哲学，物理，心理学等；先修课程要求：微积分，线性代数，离散数学和概率论；雅思要求6.5以上，小分要求6以上；托福要求93以上，小分要求20以上。

难度系数：⭐️⭐️⭐️⭐️

香港选校参考

▌Hong Kong University of Science and Technology —香港科技大学

香港科技大学在2017年QS工程及科技领域排名世界15。该数据科学项目隶属于计算机科学与工程学院。 课程设置包括：大数据基础架构、大数据整合、大数据存储、大数据建模和管理大数据计算系统、大数据分析和挖掘系统、大数据的安全性、政策和社会影响 。

申请条件：申请者须持有大学或高等学校的计算机工程、计算机科学、数学或相关学科的学士学位；申请者如持有其他学士学位必须具有计算机及数学相关工作经验；托福要求80以上，雅思要求6以上，小分5.5以上。

难度系数：⭐️⭐️⭐️

澳洲选校参考

▌Melbourne University —墨尔本大学

墨尔本大学在17年QS澳洲工程及科技领域排名第一。 该数据科学项目时长2年，供需完成200学分。其中4门统计课，4门计算机科学课，25分顶点课程，剩下的50分为先修课程，学生可以选统计课程或是计算机科学的课程。

申请条件：具有相关学科专业的本科学位：计算机科学，数据科学或统计学；加权平均成绩需在65%以上；托福要求79以上，雅思要求6.5以上，小分不低于6.0。

难度系数：⭐️⭐️⭐️

▌Sydney University —悉尼大学

悉尼大学在2017年QS澳洲工程及科技领域排名第三。 该数据科学项目支持两个职业发展路径：作为数据科学家，使用前沿的数据技能来研究；在现有专业领域（如数据挖掘分析师）建立智能数据驱动系统通过数据管理，分析和建模培训改进科学研究。

申请条件：定量学科包括数据科学，计算机科学，数学，统计学，工程学，物理学，经济学，金融学或与其他学科相当的学科；加权平均成绩需在65%以上；托福要求85以上，雅思要求6.5以上，小分不低于6.0。

难度系数：⭐️⭐️⭐️

▌The University of Queensland—昆士兰大学

昆士兰大学数据科学项目的培养目标是使学生学会使用相关的大数据工具和技术，并开发有关数据的使用方法等方面的基本知识。 从计算机科学，统计和数学三个大方向学习高级课程，以及从商业、金融方向选修课程。项目长度1.5年，供需完成24个学分 ，其中14个学分为必修课。

申请条件：要求本科有计算机科学、统计、数学的课程；雅思要求6.5以上，小分不低于6，托福要求87以上；211学校的学生平均成绩不低于70，非211学校的学生平均成绩不低于75。

难度系数：⭐️⭐️