DS专业申请要准备哪些前置课程？
申请专业背景要求：
常见的本科专业有 Computer Science/Technology; Engineering; Business Management; Finance; Math; Statistics, etc. 各大学对申请学生有较为明确而统一的要求，数学背景包括微积分、线性代数、概率论、统计学、数学建模等等；计算机背景包括计算机导论、SQL、Database和编程等。大多数项目倾向录取数学、统计等计量学科背景的学生，同时希望申请人有软件编程基础、会写程序分析数据。仅仅上过高数、线性代数和概率统计这三门基础课是不够的。如果没有非常强的数理基础，建议申请BA等要求没有这么强的专业。
美国大多数院校的数据科学硕士要求：
1、修过计算机基础
2、数学基础（比如微积分、线性代数）
3、熟悉概率论、或者统计
4、如果没有这些先修课程甚至会开始预科夏季课程给学生，不计入学分当中，比如布朗大学。
如果有转专业的同学可以尽可能的修习以上课程，提升自己的竞争力，通过二学位、辅修学位、暑期课程、网课等方式多修课程。
数学统计课网课修读路径：
- Calculus One — Coursera
- Linear Algebra - Foundations to Frontiers —Edx
- Introduction to Linear Models and Matrix Algebra —Edx
- Statistics with R Specialization — Coursera
- Introduction to Probability and Data – Coursera
工具及数据库语言修读路径：
- An Introduction to Interactive Programming in Python - Rice, Coursera
- Introduction to Computer Science and Programming Using Python - MIT, edX
- R Programming — Coursera
- Excel to MySQL: Analytic Techniques for Business Specialization— Coursera
- Managing Big Data with MySQL— Coursera
- Data Visualization — Coursera
如有任何相关疑问，请进入答疑中心留言，会有留学顾问为您解答
如果您对自己是否适合出国留学还有疑虑?
欢迎参与前途出国免费评估，以便给您进行准确定位。在线咨询
更多详情
还有疑问？立即咨询专业顾问
- 从业年限
- 5年
- 帮助人数
- 50人
- 平均响应
- 15分钟内
在线咨询
顾问在线解答疑问
电话咨询
电话高效沟通留学问题
