无GRE成绩申请者福音来啦！-新东方前途出国

在本期文章中，会为大家讲解23录取季数据科学及相关专业录取及录取者背景情况，还会给大家揭秘23录取季录取人数最多的3个数据科学大类项目，并进行项目介绍和展示24申请要求等。

想要申请数据科学项目的同学们，千万不要错过本期内容啦！想申其他专业的同学，请继续持续关注小美，本系列推文从下周开始改为周更！每周发布一篇噢~

内部数据抢先看

首先，小美先给大家展示下前途美研23录取季数据科学专业的录取盛况！

23录取季，我们一共斩获了470枚数据科学大类专业的录取OFFER，TO P10院校占5.7%，TO P11-30院校占62.3%，TO P31-50院校占13.8%。（*注：这里和后面展示的是数据科学大类的录取情况，想看具体分支或单纯数据科学专业录取情况的同学，请私信小助手！）

被TO P50院校录取的学生中，平均GPA为3.59，平均TOEFL98.7，平均GRE323.8，录取率达33.9% 。

被TO P50院校录取的学生中，有42.2%来自美国本科，18.7%来自国内985院校，10.8%来自国内211院校，14.1%来自国内普通院校。

好的，看了这么多录取数据，相信很多想在24申请季申请的同学，一定非常想知道哪些美国院校的数据科学专业申请人数最多、最热门？

23录取季数据科学大类专业申请人数TO P10榜单如下图所示，同学们还需理性且根据自身情况进行参考噢~

其中，申请人数TO P3的项目为： 

南加州大学 数据科学

哥伦比亚大学 数据科学

乔治敦大学 数据科学

接下来小美也会为大家详细介绍下这3个项目的具体情况，以及展示下24申请要求喔~

申请榜TO P3 数据科学项目解析

 南加州大学 数据科学硕士项目

项目介绍

南加州大学的数据科学硕士项目隶属于MSCS，属于该项目下面的一个分支。该项目为学生提供计算机科学相关核心课程，以及在获取、存储、访问、分析和可视化包括能源、环境、健康、媒体、医学和交通等在内的不同现实世界领域相关的大量、异构和实时数据方面的算法、统计和系统专业知识。

该项目为STEM项目，要求学生修满32学分，分为必修课程、重点选修课程和额外选修课程。

其中，必修课程占12学分，包括人工智能基础、算法分析和数据库系统；重点选修课至少修3门，每个方向至少选修1门课程，要求修满9-12个学分，包括数据系统和数据分析2个方向。额外选修课学生可以任选，需修够8-11学分。

申请资格准则

根据南加大官网，申请该项目的申请者需已完成或正在完成计算机科学学士学位。

如申请者未获得计算机科学学士学位，则需要修读过以下至少3门计算机科学核心课程，以及至少1门计算机科学相关数学课程，并证明自己精通这些课程，才会被获得考虑。

而那些拥有工程学、数学和自然科学学士学位，但计算机科学背景有限的申请者，应申请南加大非计算机背景的学生开设的转码项目——科学家与工程师分支。该分支内容全面，既有本科预科和基础课程的入门课程，又有满足传统计算机科学硕士学位所需的研究生课程。

申请所需材料

根据南加大官网，申请数据科学硕士项目需要提供90美元申请费、成绩单、简历、个人陈述和推荐信（可选），国际生需要提供语言成绩（托福或雅思）此外，官网特别强调，2023年的申请不需要GRE成绩。

哥伦比亚大学 数据科学硕士项目

项目介绍

哥伦比亚大学数据科学硕士项目是由文理研究生院统计系、傅氏基金工程与应用科学学院计算机科学系和工业工程与运筹学系联合开设的，是结合了统计、计算机科学、运筹等多个专业集合而成的综合项目。

哥伦比亚大学数据科学硕士项目设有Capstone Project，作为在哥大学习的最后一步，学生将在1个学期内完成由DSI行业联盟或老师支持的项目。由DSI教师提出一个研究项目，并为参与该项目的学生团队提供指导，并与学生一起开展研究项目。该项目能帮助学生将所学的数据科学技能运用到真实研究环境中。

该项目要求学生修满30学分，其中，有7门核心课程，21学分，覆盖3个专业——计算机科学、工程和统计。具体课程为：用于数据科学的计算机系统、面向数据科学的及机器学、用于数据科学的算法、数据科学顶石课程与伦理、数据科学概率与统计、探索性数据分析可视化和推论统计学和建模。其余9学分为选修课，除了DSI选修课程外，该项目鼓励学生探索整个大学提供的课程。

申请资格准则

根据哥大官网，该项目要求申请者拥有本科学历，且完成量化（微积分、线性代数等）先修课程和计算机程序设计先修课程。

申请所需材料

根据哥大官网，申请数据科学硕士项目需要提供85美元申请费、个人陈述、成绩单、3封推荐信、简历、GRE成绩（可选）和语言成绩。

 乔治敦大学 数据科学与分析硕士项目

 项目介绍

乔治敦大学数据科学与分析硕士项目为学生提供分析、计算、数学和统计方法及模型方面的严格培训，帮助他们从事数据科学和分析工作做好准备。学生有机会围绕真实世界的数据集和面临的当前问题做项目，以提升他们的实践能力。

该项目要求学生完成30个学分，且保证GPA不低于3.0。该课程在秋季学期和春季学期开设，学生可以选择全日制或非全日制，每学期需要修读3门课程，共3个学期，另加1门暑期课程。如学生觉得课业压力大，也可以每学期选修1-2门课程，延后毕业时间。

该项目设置5个3学分的核心课程，包括数据科学与分析、概率建模与统计计算、分析数据可视化、统计学习和大数据与云计算。核心课程旨在为学生提供坚实的数据科学基础。另外的5个3学分选修课，旨在培养学生兴趣，帮助他们将数据分析应用到感兴趣的领域。

申请资格准则

想要申请该项目的申请者，必须完成以下大学水平课程：多元微积分、微积分为基础的统计学、计算机编程、线性代数、数据结构、算法分析与设计等。

因该项目广泛使用 R 语言和 Python 语言，申请者需要在入学前精通这些语言。申请者可以通过完成的课程、获得的证书或其他系统培训的证据以及适当的工作经验来展示编程知识。此外，本科平均绩点必须达到3.0（4.0）。

申请所需材料

根据乔治敦大学官网，申请数据科学与分析硕士项目需要缴纳申请费，提供简历、个人陈述、成绩单、推荐信（官方建议3封）、GRE成绩（可选）和语言成绩。