康奈尔大学数据科学与决策分析工程硕士（MEng DSDA）项目解析
一、项目概览
在大数据与智能决策驱动产业创新的背景下，康奈尔大学于其高科技园区（Tech Campus）推出数据科学与决策分析工程硕士（Master of Engineering in Data Science & Decision Analytics, MEng DSDA），以跨学科融合为特色，培养数据驱动决策领域的顶jian人才。
二、院校背景
康奈尔大学（Cornell University）
- 建校时间：1865年
- 校区分布：主校区位于纽约州伊萨卡，纽约市设Tech校区
- 核心优势：常春藤联盟成员，以跨学科研究、工程与科技创新著称；数据科学、计算机科学、应用数学等领域师资xiong厚，产学研结合紧密。
- Tech校区定位：连接创新与产业的前沿基地，提供实验室资源、行业合作及实习机会，助力理论知识向应用解决方案转化。
三、隶属学院
康奈尔科技学院（Cornell Tech-New York City）
- 学院特色：康奈尔最新研究生院，虽办学时间短，但整合了康奈尔深厚的技术积淀与实践经验，并深度融合企业文化，提供前沿教学。
- 开设项目：一年制研究生项目（计算机科学工程硕士、约翰逊工商管理硕士、法学硕士）。
- 学术环境：多元化氛围鼓励学生大胆构想，深度参与数字化产品的研究与开发。
四、项目核心信息
1. 培养目标
通过机器学习、优化与统计学工具，帮助学生在创业环境中构建“数据-模型-决策”全流程的理论与实践能力，毕业后可开发部署算法，驱动电商、网约车、广告交易平台等在线业务决策。
2. 项目时长
1年（全日制）
3. 课程体系
- 技术课程：聚焦“数据-算法-决策”全流程，涵盖人工智能优化、数据科学统计学、概率分析、机器学习、不确定性建模等核心领域。
- 工作室课程（Studio）：康奈尔科技学院标志性环节，学生跨学科组队（计算机科学、电气工程、商业、法律等），解决科技企业实际业务问题或创立初创公司，主题包括创业精神、知识产权、数字化转型领导力、产品管理、融资路演等。
4. 实践资源
- 师资团队：与优化、统计学、因果分析及机器学习领域顶jian教授合作。
- 产业融合：深度融入纽约市科技创业社区，提供丰富行业资源与实习机会。
五、目标申请人画像
- 适合人群：对数据分析充满热情，希望通过数据洞察推动商业决策的学生。
- 技术背景要求：需完成线性代数、中级概率统计、微积分、编程课程各一门。
与ORIE项目的区别：
康奈尔科技学院同时开设运筹学与信息工程（ORIE）硕士项目，两者均强调创业精神，但DSDA侧重优化、机器学习、概率分析与计算机科学的交叉融合，ORIE侧重与商业管理的结合。
六、申请要求
| 类别 |
具体要求 |
| 成绩要求 |
GPA：无最低限制；托福100+/雅思7+；GRE：不强制提交 |
| 申请材料 |
个人陈述、简历、视频论文（Video Essay）、成绩单（非美本需WES认证）、两封推荐信 |
| 截止日期 |
优先轮：12月1日；第二轮：1月26日；滚动录取至4月1日截止 |
七、总结
康奈尔DSDA项目以“技术深度+实践导向+创业融合”为核心，依托常春藤学术资源与纽约科技生态，为学生提供从数据到决策的全链条能力培养，适合追求高效职业进阶、志在科技与商业交叉领域发展的申请者。
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