芝加哥大学 M.S. in Applied Data Science
录取偏好:
• GPA:建议 3.6+(录取均分通常 3.6–3.8)
• 数理/统计基础:扎实的数学、统计背景,有编程(Python/R/SQL)经历者占优
• 实习/项目经验:有数据分析、科研或商业分析相关经历
• 语言/GRE:GRE 320+ 有竞争力,TOEFL 5+
项目特点:
• 芝加哥大学 Booth 商学院与 Graham职业教育学院合办,学术严谨,方法论导向强
• 课程偏重数据建模、统计分析、优化方法,强调将分析工具应用于实际商业问题
• 就业良好:毕业生进入咨询、金融、科技等行业,侧重数据分析与决策支持岗位
• 地点:芝加哥,学术与商业资源丰富
约翰霍普金斯大学 MS in Business Analytics and AI
录取偏好:
• GPA:建议 3.5+
• 数理/编程基础:有统计、Python/SQL 能力者有优势
• 实习/项目经验:有数据分析、AI/ML 相关经历更佳(非必须,但有则加分)
• 语言/GRE:TOEFL 5+,GRE非强制但 320+ 有竞争力
项目特点:
• JHU Carey 商学院项目,结合 商业分析 + 人工智能(AI),是较新的交叉方向
• 课程涵盖预测建模、机器学习基础、大数据分析、商业决策 等
• 偏就业导向,尤其适合希望进入 科技、医疗、金融行业,从事数据驱动的 AI/分析类岗位的申请者
• 地点:华盛顿 DC 和巴尔的摩,也利用 JHU 在医疗、政策领域的资源
• 录取相对友好,但对有 AI/ML/编程/量化背景的申请者更有吸引力
• 项目较新,竞争程度略低于BA 传统强校,但也在升温
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