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李甜甜

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擅长方案：高端申请,低分逆袭,职业规划
擅长专业：商科,工科,理科,人文社科
录取成果：哈佛大学,普林斯顿大学,耶鲁大学,斯坦福大学,哥伦比亚大学

从业年限: 7-10年

帮助人数: 512人

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康奈尔大学数据科学专业介绍

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发布者：: 李甜甜

分类：: 院校介绍

2025-06-05

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康奈尔大学数据科学专业介绍

康奈尔大学（Cornell University）的数据科学专业（Data Science）提供本科、硕士及研究型学位，由康奈尔计算与信息科学学院（Cornell Bowers College of Computing and Information Science）主导，整合了计算机科学、统计学、数学和领域知识（如生物、社会科学等）。以下是详细分介绍：

1. 本科数据科学（Bachelor of Science in Data Science）

专业特点

跨学科性强：课程结合计算机科学、统计学、数学及某一应用领域（如经济学、生物学等）。
实践导向：通过项目（Capstone Project）、实习和研究积累实战经验。
灵活选课：可从三个方向中选择专注领域：
1. 计算与数据分析（编程、机器学习）
2. 统计与机器学习（统计建模、优化）
3. 领域应用（如社会科学、生物医学）。

核心课程

计算机科学：Python/R编程、数据结构、算法
统计学：概率论、回归分析、贝叶斯统计
数据科学核心：数据库系统、机器学习、数据可视化
领域选修：如“基因组学数据分析”“金融时间序列”

就业方向

科技公司（Google、Meta数据科学家）
金融（量化分析、风险管理）
咨询（麦肯锡数据分析岗）
科研机构或继续深造（PhD）。

2. 硕士项目（MPS in Data Science）

项目概况

学制：1年（2学期+暑期实习或项目）
学位：Master of Professional Studies (MPS)
重点：职业导向，培养数据科学实战能力。

课程设置

核心课：
- 机器学习（CS 5787）
- 大数据管理（CS 5150）
- 统计推断（STSCI 4740）
选修课：
- 自然语言处理、深度学习、金融数据分析等。
毕业要求：
- 完成团队项目（Team Project）或独立研究论文。

申请要求

背景：需修过线性代数、概率统计、编程（Python/Java等）。
材料：成绩单、推荐信（2-3封）、个人陈述、GRE（可选但建议提交）。
语言：托福（口语22+）或雅思（7.0+）。

就业资源

校企合作：与IBM、JP Morgan等公司合作提供实习。
薪资：毕业生平均起薪$110,000-$130,000（2023年数据）。

3. 博士与研究型硕士（PhD/MS in Data Science）

研究方向：机器学习理论、因果推断、高维统计等。
资助：博士通常全额奖学金（学费+生活费）。
申请难度：TOP，需强数学/计算机科研背景。

4. 项目优势

跨学院资源：可选修计算机科学学院（CS）、统计系、工程学院课程。
实践机会：康奈尔科技校区（Cornell Tech）提供纽约实习资源。
校友网络：毕业生进入TOP科技公司、对冲基金（如Citadel、DE Shaw）。

5. 对比其他名校

vs. 哈佛数据科学：康奈尔更偏工程应用，哈佛更侧重公共政策与社会科学结合。
vs. CMU机器学习：CMU理论更强，康奈尔领域应用更灵活。

李甜甜

李甜甜 美研部前期规划师

擅长申请：: 研究生

擅长专业：: 商科,工科,理科,人文社科

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语言考试: 雅思; 托福; PTE; 多邻国; 日语; 德国; 韩语; 法语; 西班牙语

中学考试: 雅思青少; 剑桥THiINK; 托福青少; 小托福; SSAT

本科考试: 雅思; 托福; SAT*I; ACT; AP*Exam; A-LEVEL; IB; IG; AMC

研究生入学考试: 雅思; 托福; GRE; GMAT

整体解决方案: 精英计划; 英本; 英研; 美高; 美本; 美研

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康奈尔大学数据科学专业介绍

康奈尔大学（Cornell University）的数据科学专业（Data Science）提供本科、硕士及研究型学位，由康奈尔计算与信息科学学院（Cornell Bowers College of Computing and Information Science）主导，整合了计算机科学、统计学、数学和领域知识（如生物、社会科学等）。以下是详细分介绍：

1. 本科数据科学（Bachelor of Science in Data Science）

专业特点

跨学科性强：课程结合计算机科学、统计学、数学及某一应用领域（如经济学、生物学等）。
实践导向：通过项目（Capstone Project）、实习和研究积累实战经验。
灵活选课：可从三个方向中选择专注领域：
1. 计算与数据分析（编程、机器学习）
2. 统计与机器学习（统计建模、优化）
3. 领域应用（如社会科学、生物医学）。

核心课程

计算机科学：Python/R编程、数据结构、算法
统计学：概率论、回归分析、贝叶斯统计
数据科学核心：数据库系统、机器学习、数据可视化
领域选修：如“基因组学数据分析”“金融时间序列”

就业方向

科技公司（Google、Meta数据科学家）
金融（量化分析、风险管理）
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科研机构或继续深造（PhD）。

2. 硕士项目（MPS in Data Science）

项目概况

学制：1年（2学期+暑期实习或项目）
学位：Master of Professional Studies (MPS)
重点：职业导向，培养数据科学实战能力。

课程设置

核心课：
- 机器学习（CS 5787）
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选修课：
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校企合作：与IBM、JP Morgan等公司合作提供实习。
薪资：毕业生平均起薪$110,000-$130,000（2023年数据）。

3. 博士与研究型硕士（PhD/MS in Data Science）

研究方向：机器学习理论、因果推断、高维统计等。
资助：博士通常全额奖学金（学费+生活费）。
申请难度：TOP，需强数学/计算机科研背景。

4. 项目优势

跨学院资源：可选修计算机科学学院（CS）、统计系、工程学院课程。
实践机会：康奈尔科技校区（Cornell Tech）提供纽约实习资源。
校友网络：毕业生进入TOP科技公司、对冲基金（如Citadel、DE Shaw）。

5. 对比其他名校

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