第一梯度:要求学生GPA3.7+,托福105,GRE320+
• Harvard: 2017开始第一届,录取率5%,女神校,喜欢海本/清北大神
• Stanford: M.S. in Statistics: Data Science 女神校
• Columbia & NYU: 地理位置优越,录取率6-7%左右
第二梯度:要求学生GPA3.5+,托福100+,GRE320+
• USC: M.S. in Applied Data Science (背景可多样, T 90+)
M.S. in Computer Science – Data Science (推荐CS背景, T 90+)
• Duke: Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS) 不强制要求数学、CS背景, T 90+
第三梯度:要求学生GPA3.5+,托福90+,GRE310+
• NEU, RPI, IUB, GWU
大数据是最近几年来发展最快的行业之一,而且迅速变成主流,有大量的职业缺口和需求。因此数据科学近年来的就业非常理想。FLAG(Facebook, Linkedin, Amazon和Google)以及阿里巴巴、腾讯、京东等国内高科技企业对于专业的大数据人才也都有非常高的需求。北上广大数据工程师平均薪资在17k-20K之间,具体薪资根据个人能力会有不同的程度的浮动。小编身边就有求职时意向20K,HR开出24K的真实案例。
如此优异的的就业前景和“钱景”,使得数据科学的申请要求一直不低。小编也建议大家提早准备,除了专业课和先修课的学习,也可以通过参与优质的科研项目,快人一步。
这个暑假,新东方与哈佛大学研究员团队强强联合,数据分析方向重磅推出3个热门课题:
任职导师为现任哈佛大学医学院研究员,GeneTank联合创始人。至今在Journal of Machine learning Research、Nucleic Acids Research等国际权威期刊以第一作者身份发表机器学习,生物信息学相关领域论文多篇。
线上, 3-6人滚动开班,面试+笔试筛选(中文)
1)从WTO,联合国等国际组织数据库收集,处理,整理全球的疾病分布与贸易信息
2)深入学习数据分析中的基本概念与应用,并在R环境下动手操作
3)使用ggplot, dyplyr等软件包,将数据分析结果整理成“全球贸易疾病图”并对重点地区,如非洲,中国,印度,做各疾病的单独分析
4)找出全球疾病分布规律,并对未来趋势进行预测,与专业机构的预测进行对比
数据分析、统计学、经济学、应用数学、人工智能,计算机,金融信息
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