杜克大学Master of Interdisciplinary Data Science交叉数据科学项目介绍-新东方前途出国

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留学顾问李冬

李冬

美国研究生留学规划经理

武汉
  • 擅长方案：长短期留学规划,职业规划
  • 擅长专业：计算机电子,机械材料生物,商科,艺术类
  • 录取成果：耶鲁大学,加州理工学院,哥伦比亚大学,宾夕法尼亚大学
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    杜克大学Master of Interdisciplinary Data Science交叉数据科学项目介绍

    • 原创
    发布者：
    李冬
    分类：
    院校介绍
    2025-11-19
    19
    浏览
    MIDS-Master of Interdisciplinary Data Science这个项目由杜克大学社会科学研究所​ 主导，是一个非常独特且声誉卓著的数据科学硕士项目。其核心特色正如其名——“跨学科”，强调利用数据科学解决现实世界中复杂的公共政策、商业和社会问题。
                                                                                              项目核心特色
    1. 1.
      丰富的跨学科实践导向：
      • •
        这不是一个纯粹的计算机科学或统计学项目。它深度整合了公共政策、经济学、社会科学、健康、能源、金融等多个领域的知识。
      • •
        学生需要完成一个长达一年的顶点项目，为真实的校外客户（如政府机构、非营利组织或企业）解决实际的数据科学问题。
    2. 2.
      强大的行业联系与就业支持：
      • •
        项目与业界联系紧密，提供丰富的实习和就业机会。毕业生深受亚马逊、微软、麦肯锡、各大银行和科技公司等雇主的青睐。
      • •
        根据官网信息，毕业生就业率非常高，通常在毕业6个月内达到100%，担任数据科学家、机器学习工程师、数据分析师等职位。
    3. 3.
      小规模、精英化的培养模式：
      • •
        每年录取约50-60人，确保学生能获得教师和工作人员的高度关注和个性化指导。
      • •
        班级氛围强调协作而非竞争。
    4. 4.
      灵活的课程设置：
      • •
        项目时长为2年（4个学期），但允许学生在1.5年内加速完成。
      • •
        课程涵盖数据科学的整个工作流程：数据采集与清理、数据存储与管理、统计分析、机器学习建模、数据可视化与沟通。
      •  

                                                                               课程设置概览

    课程通常包括以下模块：
    • •
      核心课程：数据科学导论、统计学与概率论、机器学习、大数据、数据可视化、数据伦理等。
    • •
      顶点项目：贯穿整个学年的实践项目，是项目的核心组成部分。
    • •
      选修课程：学生可以根据兴趣选择不同领域的课程，如计算社会科学、健康数据分析、金融科技等。

     

                                                                             申请要求与背景

    • •
      学术背景：欢迎来自各种本科背景的申请者（如计算机科学、统计学、数学、经济学、社会科学、工程等）。强大的量化背景和分析能力是成功申请的关键。
    • •
      先修课程：强烈建议申请者具备多变量微积分、线性代数和统计学的基础知识。编程经验（尤其是Python或R）是必需的。
    • •
      申请材料：通常包括成绩单、GRE成绩（可选择性提交）、个人陈述、简历、推荐信等。
    李冬
    李冬 美国研究生留学规划经理
    擅长申请：
    研究生
    擅长专业：
    计算机电子,机械材料生物,商科,艺术类
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          从业年限
          10-15年
          帮助人数
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          平均响应
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          MIDS-Master of Interdisciplinary Data Science这个项目由杜克大学社会科学研究所​ 主导，是一个非常独特且声誉卓著的数据科学硕士项目。其核心特色正如其名——“跨学科”，强调利用数据科学解决现实世界中复杂的公共政策、商业和社会问题。
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          1. 1.
            丰富的跨学科实践导向：
            • •
              这不是一个纯粹的计算机科学或统计学项目。它深度整合了公共政策、经济学、社会科学、健康、能源、金融等多个领域的知识。
            • •
              学生需要完成一个长达一年的顶点项目，为真实的校外客户（如政府机构、非营利组织或企业）解决实际的数据科学问题。
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            强大的行业联系与就业支持：
            • •
              项目与业界联系紧密，提供丰富的实习和就业机会。毕业生深受亚马逊、微软、麦肯锡、各大银行和科技公司等雇主的青睐。
            • •
              根据官网信息，毕业生就业率非常高，通常在毕业6个月内达到100%，担任数据科学家、机器学习工程师、数据分析师等职位。
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            小规模、精英化的培养模式：
            • •
              每年录取约50-60人，确保学生能获得教师和工作人员的高度关注和个性化指导。
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            灵活的课程设置：
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              项目时长为2年（4个学期），但允许学生在1.5年内加速完成。
            • •
              课程涵盖数据科学的整个工作流程：数据采集与清理、数据存储与管理、统计分析、机器学习建模、数据可视化与沟通。
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                                                                                     课程设置概览

          课程通常包括以下模块：
          • •
            核心课程：数据科学导论、统计学与概率论、机器学习、大数据、数据可视化、数据伦理等。
          • •
            顶点项目：贯穿整个学年的实践项目，是项目的核心组成部分。
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            选修课程：学生可以根据兴趣选择不同领域的课程，如计算社会科学、健康数据分析、金融科技等。

           

                                                                                   申请要求与背景

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            学术背景：欢迎来自各种本科背景的申请者（如计算机科学、统计学、数学、经济学、社会科学、工程等）。强大的量化背景和分析能力是成功申请的关键。
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            先修课程：强烈建议申请者具备多变量微积分、线性代数和统计学的基础知识。编程经验（尤其是Python或R）是必需的。
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            申请材料：通常包括成绩单、GRE成绩（可选择性提交）、个人陈述、简历、推荐信等。
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          10-15年
          帮助人数
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          平均响应
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