近年来，数据科学（DS）领域的热度持续上升，逐渐成为众多留学生申请的热门方向之一。美国多所高校纷纷响应需求开设相关项目，其中
卡耐基梅隆大学（CMU）的 DS 及关联项目尤为丰富 —— 这些项目分布在多个院系，细分方向多样，不少申请者在选择时容易感到困惑。今天就按院系分类，梳理 CMU 与数据科学相关的硕士项目，解析其特点、学制及申请要求，帮助大家更好地匹配适合自己的方向。
CMU 人文社科学院下的统计与数据科学系，开设了一个直接面向数据应用的硕士项目，侧重统计实践与数据分析能力培养。
- 项目定位：以职业发展为核心导向，专注培养学生在实际工作中所需的数据分析能力，而非纯学术研究方向。
- 学制与课程：学制 1 年，包含两个学期，重点围绕三个领域构建能力体系：数据分析能力、统计计算技能以及职场实用技能（如沟通与项目协作）。
- 申请要求：需完成两学期基于微积分的概率论与数理统计课程、一门线性回归分析课程，以及一门矩阵代数课程；无需提交 GRE 成绩。
- 录取情况：录取人数会根据申请规模和项目容纳能力调整，近三年平均录取率在 10%-15% 之间。
此外，该系还有一个 MS in Statistics 项目，但此项目通常是 PhD 阶段学生顺带获得的学位，并非独立的硕士申请项目，因此不再展开说明。
工程学院下的项目更侧重技术落地，部分项目虽不直接以 “数据科学” 命名，但课程内容与数据处理、系统开发紧密相关，适合有技术背景、希望深耕工程领域数据分析的学生。
INI 下设 4 个硕士项目，均要求申请者具备一定技术基础，且注重定量分析与编程能力，适合想在网络、安全、物联网等领域结合数据技术发展的学生。
- 校区与课程：全程在硅谷校区授课，课程以软件工程核心学科为基础，平衡理论与实践，注重学生的项目协作能力与主动学习能力。
- 学制：3 学期或 4 学期，学生可根据自身学习节奏选择。
- 就业方向：多数毕业生从事软件工程师、软件开发人员、SDE 等工作，少数进入数据科学领域担任 Data Scientist。
- 薪资水平：平均薪资约 $120,000。
- 申请背景：要求本科为相关专业（如计算机、软件工程等），入读学生通常具备较强的计算机科学（CS）基础。
该学院下的项目兼顾技术与管理，适合希望将数据技术与商业、组织管理结合的学生，其中多个项目是申请热度较高的方向。
- 项目定位：融合技术能力与领导能力培养，目标是让学生通过技术推动组织变革，课程覆盖技术设计与实施、商业策略、职业沟通、管理思维等内容。
- 学制选项：
- 12 个月学制：需具备至少 3 年工作经验；
- 16 个月学制：无强制工作经验要求，适合应届毕业生；
- 21 个月学制：原计划第 一年在澳洲阿德莱德校区、第二年在匹兹堡校区，但在 6 月，CMU 曾宣布因yi情影响关闭澳洲校区，目前官网仍保留这三种学制的介绍信息，建议申请前确认最新安排。
- 就业与薪资：毕业生可在技术、咨询、金融、零售、健康等行业工作，岗位包括数据分析师、数据科学家、产品经理、软件工程师、咨询师等，平均薪资约 $104,590。
- 申请背景：多数学生来自 STEM 类专业，商科或文科背景学生若修过编程与定量课程（非网课），也可尝试申请；需完成前提课程：面向对象编程、概率论 / 统计学。
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作为 MISM 项目下的分支，BIDA 是不少关注商业分析（BA）方向申请者的选择，更聚焦数据分析在商业场景的应用。
- 课程特点：深入探索新兴分析领域，课程体系涵盖机器学习、结构化与非结构化数据分析、预测建模等高级分析内容，培养能应对企业实际数据分析需求的人才。
- 学制：16 个月（适合无工作经验者）或 12 个月（需 3 年及以上工作经验）。
- 申请要求：除满足 MISM 项目的基础要求外，还需额外完成数据库相关课程。
该学院的项目侧重数据技术在公共领域的应用，适合希望进入政府、非营利组织等机构的学生。
- 项目定位：作为 MSPPM 项目的分支，专注培养学生运用数据与分析技术优化公共服务组织的能力，将数据分析技能与公共政策管理结合。
- 学制：2 年。
- 就业方向：毕业生多进入政府部门、非营利组织、咨询机构或技术领域，从事政策分析师、数据分析师、咨询师、数据战略员等岗位。
- 薪资水平：多数薪资在 7.5 万 - 10 万美元之间。
- 申请要求：需完成前提课程：面向对象编程、高等代数 / 微积分、概率论 / 统计学；若未满足前提课程要求，可通过 QSSP（定量与社会科学预备课程）补充。
CMU 的数据科学相关项目覆盖了从纯技术（如软件工程、机器学习）到跨领域应用（如商业分析、公共政策数据）的多个方向，不同院系的项目侧重点差异较大。建议申请者在选择时，结合自身专业背景、职业规划（如行业方向、岗位类型）以及对校区、学制的偏好综合考量，同时提前确认各项目的最新申请要求与课程安排，确保申请方向与自身目标匹配。
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