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数据分析/数据科学专业申请要求

发布者：: 赵佳宁

分类：: 专业介绍

2026-04-05

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数据分析/数据科学申请要求：

本科专业背景：

1.常见的本科专业有 Computer Science/Technology; Engineering; Business Management; Finance; Math; Statistics, etc.

2.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。

先修课要求：

1、修过计算机基础

数据处理工具语言（Python, R, Excel）数据库和数据库语言（SQL），另外会学习更高深的数据挖掘和计算机算法

2、数学基础（比如微积分、线性代数）

3、熟悉概率论、或者统计

参考先修课：

数学统计课：

Ÿ 微积分一 — Coursera

Ÿ 线性代数 - 基础到前沿 — Edx

Ÿ 线性模型与矩阵代数导论 — Edx

Ÿ R语言统计学专业课程 — Coursera

Ÿ 概率与数据导论 — Coursera

工具及数据库语言：

Ÿ Python互动编程导论 - 莱斯大学, Coursera

Ÿ 使用Python的计算机科学与编程导论 - 麻省理工学院, edX

Ÿ R语言编程 — Coursera

Ÿ Excel到MySQL：商业分析技术专业课程 — Coursera

Ÿ 使用MySQL管理大数据 — Coursera

Ÿ 数据可视化 — Coursera

数据挖掘及算法：

Ÿ 数据科学专业课程 - 10门课程 — 约翰·霍普金斯大学

Ÿ 密歇根大学Python应用数据科学专业课程 – 5门课程 - 密歇根大学

Ÿ 大型数据集挖掘 - 斯坦福大学, Coursera

Ÿ 数据挖掘专业课程 — Coursera

Ÿ 机器学习 - 斯坦福大学, Coursera

Ÿ 统计学习 - 斯坦福大学, Stanford Online

Ÿ 计算思维与数据科学导论

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