2023年如何跨专业申请美国数据科学硕士专业?哪些院校最强?
近期，小编在最新相关职业的调查中发现，机器学习和数据科学工程师已经超过传统软件工程师，跃升为最高薪群体，未来3年，企业对数据科学类岗位需求量将猛增28%。到2023年底，所有美国数据科学类岗位数量将增加30万个以上。接下来为大家介绍：2023年如何跨专业申请美国数据科学硕士专业?哪些院校最强?
如何跨专业申请美国数据科学硕士专业?
先说一下DS的对口专业
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;
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。
对于其他理工科的学生，可以重点看一下自己修的数学和计算机的课程多不多。如果多的话，一般问题都不是很大。
关于先修课
很多学校的DS项目明确标注的先修课，往往只有微积分，线代，概率论，统计和两门编程课。所先修课的要求并不是很高，但是就是偏爱相关专业对口的学生。这也是建议多修相关课程的原因。
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，那将是极大地硬伤。
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。
总结：
如果专业课程补充好，实习背景含金量很高的话，题主这个条件，完全可以考虑TOP30 的项目。美国前30比较好申请的项目有华大圣路易斯、乔治城、弗吉尼亚、布朗大学等等。卡梅有个MISM-BIDA，商科生也可以考虑申请。
美国数据科学硕士院校推荐
1.斯坦福大学Stanford University
学位项目：计算机科学硕士(Master of Science In Computer Science)
专业分支：信息管理与分析(Information Management and Analytics)
所属学院：工程学院，计算机系
地点：斯坦福，加州
学制：1-2年
核心课程：数据库与信息系统应用;系统设计、构架和管理;数据挖掘与机器学习
斯坦福大学的实力毋庸赘述，其信息管理与分析分支涵盖了当今最前沿的数据库与信息管理系统技术，并教授最先进的海量数据挖掘方法。该项目的学生就业十分便利、抢手，比如每年都有大量学生进入亚马逊(Amazon)的EC2云计算平台处理大规模运算。
2.加州大学伯克利分校University of California, Berkeley
两个相关的学位项目：数据科学工程硕士Master of Engineering (concentration in Data Science)，信息与数据科学硕士Master of Information and Data Science (MIDS)
所属学院：工程学院和信息学院
地点：伯克利，加州
学制：12-20个月
伯克利的两个硕士项目综合教授技术和企业运营的技能，立足现有最前沿的技术，培养学生成为领域内的佼佼者。
3.卡内基梅隆大学Carnegie Mellon University
学位项目：该校有两个相关硕士项目，信息技术硕士(Master of Science in Information Technology)和管理信息系统硕士(Master of Information Systems Management)
专业分支：商务智能和数据分析(Business Intelligence and Data Analytics)
所属学院：Heinz学院
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地点：匹兹堡，宾夕法尼亚州
学制：16个月
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