2023年美国TOP10大学数据科学硕士专业申请条件大盘点 有的需递交GRE成绩!
身处在大数据时代之下，越来越多的企业意识到数据分析的重要性，数据科学人才的需求量持续上涨，据统计，未来3-5年之内大数据人才缺口将达到150万之多，为了解决大数据人才瓶颈问题，美国各个院校都开设了数据科学专业，下面，小编就为大家带来了2023年美国TOP10大学数据科学硕士专业申请条件大盘点，希望对大家有所帮助：
哈佛大学
数据科学硕士
Master of Science in Data Science
哈佛大学数据科学硕士2023年开设由工程与应用科学学院(SEAS)下的计算机科学系和统计系联合开设，并由应用计算科学研究所(IACS)管理，旨在快速增长的数据科学领域培育学生。
DS这一学科位于统计方法、计算科学和广泛应用领域的交叉点。该项目在统计建模、机器学习、优化管理和分析海量数据集，以及数据采集方面为学生提供强大的储备。
该项目重点关注可复制数据分析、协作问题解决、可视化与通信，以及数据科学涉及的安全和伦理问题等话题。
学生须在校园内至少学习3个学期(一学年半)的时长，可以选择将学业延长到第4学期，以选修其他课程或完成硕士论文研究项目。
申请要求
学士学位或以上，需要有足够的计算机、数学、统计学背景(包括熟练掌握至少一种编程语言和微积分、线性代数和统计推断知识)
语言要求：托福：最低80;雅思：最低6.5
斯坦福大学
统计—数据科学硕士
MS Statistics - DS
大数据在工程和应用科学领域的重要性日益增加，促使统计学系开设了一个硕士课程，以计算为重点培训数据科学方面的学生。
这一重点硕士课程是在现有统计学硕士和数据科学与分析学硕士的框架下发展起来的。在成功完成数据科学硕士学位的学生将准备继续相关的博士项目或作为数据科学专业的工业。完成硕士学位并不是获得统计学博士学位的直接途径。
数据科学方向培养强大的数学、统计、计算和编程技能，此外还通过数据科学和其他感兴趣领域课程的一般和重点选修课要求提供基础数据科学教育。
申请要求
学士学位或以上
先修课程包括线代、统计/概率论、编程(python/C/C++)等等
只接受托福，建议是总分109以上，不接受雅思PTE等
需要GRE成绩
哥伦比亚大学
数据科学硕士
MS in Data Science
哥伦比亚大学的数据科学项目开设在自己的专设学院(Data Science Institute)下，由文理研究生院统计系、应用科学学院计算机科学系和工业工程与运筹学系联合开设。
课程领域主要以计算机科学、工程和统计学为主，核心课程包括数据科学机器学习、概率与统计、统计推断和建模等。课程的安排整体非常合理，既能帮助编程基础不足的学生补齐短板，又能提高学生在DS方面的知识水平。
选修课也涵盖了众多数据相关领域，且由于项目与计算机学院有所交叉，所以有很多DS学院里的老师都同时是CS专业的授课老师。
项目偏爱有理工科背景且扎实掌握着数学、统计、或计算机编程技能的学生。跨专业申请的学生需要修过高等数学或熟练掌握统计和编程技能。
申请要求
往年申请人的本科背景基本都很强，基本就是国内比较好的985院校。所以申请还是蛮有难度的，因此GPA越高越好。
先修课程为统计、线性代数、微积分、计算机编程( R, Python, shell scripts, C or Java)
TOEFL未设置最低要求，虽然官网没有明确写出分数要求，但建议TOEFL 105以上 ;或雅思7.0以上。
GRE为可选，不强制要求，但建议提交
宾夕法尼亚大学
数据科学硕士
MSE in Data Science
宾夕法尼亚大学的数据科学硕士(MSE)为学生准备了广泛的以数据为中心的职业生涯，无论是技术和工程，咨询，科学，决策，或理解文学，艺术或通信模式。
数据科学专业通常需要一年半到两年的时间完成。它将机器学习、大数据分析和统计学等核心主题的前沿课程与各种选修课结合在一起，并提供将这些技术应用于专业领域(深度领域)的机会。
深度领域提供了预备课程和数据科学应用领域的论文或实习。潜在的专业领域包括网络科学(沃伦网络和数据科学中心)、数字人文(普莱斯数字人文实验室)、生物医学(生物医学信息学研究所)和公共政策(宾夕法尼亚沃顿预算模型和安内伯格公共政策中心)——以及更传统的计算机与信息科学和电气与系统工程的机会。对于有兴趣将数据分析和建模应用到工程和物理科学的其他领域的学生，宾大提供了科学计算的专业和协同项目。
基于宾大工学院的优势，课程不仅融合了DS核心知识，还涵盖机器学习、大数据分析和统计学等，更重要的是选课自由度很大，而且提供的选修课DS应用领域的广度也很够，算是DS项目里课程非常全的了。
申请要求
拥有技术、工程或信息学等相关专业的申请人优先考虑
语言要求：托福总分100以上;或雅思总分7.5以上
需要递交GRE成绩
杜克大学
跨学科数据科学硕士
Master in Interdisciplinary Data Science
杜克大学的跨学科数据科学硕士( MIDS )是一个为期两年的项目，它为乐于解决创造性问题的创新者提供了一个优秀的创新平台。杜克大学跨学科数据科学项目希望战略性地利用数据推动社会进步。该项目致力于培养一种新型的定量思维领导者，使用计算策略来创新和阐述的新见解。
杜克大学跨学科数据项目提供的课程包括定量科学中的跨学科培训，各种学科中的数据驱动问题，以及跨学科团队科学的直接经验。
申请要求
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。
语言要求：托福总分90以上;或雅思总分7.0以上
需要递交GRE成绩
西北大学
数据科学硕士
Master's in Data Science
西北大学数据科学硕士开设在西北大的专业研究学院(SPS)下，2023将首批学生入学，项目提供了西北数据科学课程的深度和广泛的学习经验，学生将从经验丰富、积极参与的教师那里学习，他们是各自领域的思想领袖，您将获得西北大学的硕士学位。。
西北大学数据科学硕士提供5个分支方向：分析和建模，分析管理，人工智能，数据工程，技术创业。学生可以通过广泛的选修课程进一步定制他们的学习，包括金融机器学习，人工智能和深度学习，分析系统工程，以及业务流程分析。
申请要求
学士学位以上，无明确专业背景要求，但建议具备一定数理基础的同学申请
语言要求：托福总分100以上;雅思总分7.0以上
GMAT/GRE：不要求
成绩单认证：国际学生成绩单需进行认证
卡内基梅隆大学
计算数据科学硕士
Master of Computational Data science
CMU的MCDS项目成立于2004年，是为学生提供大型信息系统设计，工程和部署的各个方面的培训。学生将深入研究数据库，分布式算法和存储，机器学习，语言技术，软件工程，人机交互和设计等主题。MCDS 吸引了包括计算机科学系，机器学习系和人机交互学院等CMU顶尖计算机科学学院的师资。
MCDS项目是为拥有计算机科学、计算机工程或高排名大学相关学位的学生设计的。在第一学期完成MCDS的核心课程后，你可以选择三个细分方向其一：系统、分析、以人为本的数据科学。这三门课程都要求在必修的核心课程、选修课、数据科学研讨会和顶点课程中分配相同的学分总数。
作为CMU的王牌项目之一，MCDS目前是有两个option，一个是就业导向的，16个月，是三个学期+暑期实习;另外一个是科研导向的，20个月，4个学期+暑期实习。
申请要求
需要有大学水平的统计、计算机背景;如果学生有顶级大学的CS学位，可以不用提交证明统计/计算机背景情况;大多数非CS学位的学生没有参加过四门或更多的计算机科学课程。但如果你有，请在你的申请中明确说明这些课程。
语言要求：托福总分100以上(阅读、听力、口语、写作均为25分及以上);雅思总分7.0以上(阅读7分及以上，听力7分及以上，口语7.5分及以上，写作6.5分及以上);多邻国成绩不低于120分(读写115分及以上，理解力125分及以上，生产100分及以上，会话105分及以上)
需要提交GRE
密歇根大学安娜堡分校
数据科学硕士
MS in Data Science
密歇根大学安娜堡分校数据科学硕士该项目由计算机科学与工程、统计系、信息学院和生物统计学系联合开办。项目教授学生统计和编程的知识，培养学生在生物学、计算机科学等领域应用数据分析的能力。
项目将所需的数据科学技能分为两类：统计技能，例如统计和生物统计学系教授的技能，以及计算技能;例如计算机科学与工程部和信息学院教授的技能。
该项目的设计是要求每个学生在这两个领域接受均衡的培训。为了创建一个实现这种平衡的学术计划，并培养更大的共享社区意识，项目不打算在提议的学位课程中提供任何子计划或轨道。相反，项目希望该计划的毕业生能够在高级水平上理解数据表示和分析。
申请要求
申请人不要求数据科学本科专业，但建议是统计学、数学、计算机科学、物理、工程、信息和数据科学等相关专业
有先修课程要求：
两个学期的大学微积分
1个学期的线性或矩阵代数
1计算机课程简介
语言要求：托福总分84以上，或雅思总分6.5以上
不需要提供GRE
纽约大学
数据科学硕士
MS in Data Science
数据科学硕士项目隶属于纽约大学数据科学中心CDS，CDS是第一个开设全美DS PhD和本科的学院，可以说是DS领域标杆一样的存在。仰仗NYU Courant在数学和计算机领域的优势，CDS的师资力量和学术资源优势不用多说，还拥有天然的纽约地理位置优势。
纽约大学数据科学中心的教师和科学家都是数据科学领域的专家。在方法上，他们对机器学习、优化和大规模计算、自然语言处理、计算统计、定量方法、负责任的数据使用和大规模数据的系统设计感兴趣。它们代表了神经科学、心理学、物理学、人工智能、政治、医学和医疗保健、音乐技术、语言学、商业分析和生物学等众多应用领域。CDS社区是跨学科的，与来自大学各学术部门的同事积极参与研究和教学。
数据科学硕士项目正常是2年毕业，课程设置非常完善，完全按照Data Scientist的职业方向在培养，数学/统计，计算机/ML算法等基础课和硬核课程都兼而有之，还有细分track的选择。
申请要求
往届的录取者来自不同的本科背景，如统计学、计算机科学、数学、工程、经济学、商学、生物学、物理学和心理学学位，但项目偏爱数学/CS等相关专业背景
有先修课程要求：
·微积分I:极限，导数，级数，积分等。
·线性代数
·计算机科学入门(或相当于“CS-101”编程课程)：对于特定的语言，我们没有固定的要求，但我们通常要求至少有Python和/或R方面的学术和/或专业经验。
·微积分II、概率论、统计学或高等物理、工程或计量经济学课程中的一门，其中包含大量的数学内容
语言要求：托福总分100以上，往年平均TOEFL为110
需要提交GRE成绩，往年平均GRE为327
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