数据科学是一门涉及到统计,数据分析及其相关方法的科学，借用数据去“理解和分析实际现象”。数据科学使用到数学、统计、信息科学和计算机科学等各个学科的技术和理论，特别是以下分支：机器学习, 分类, 聚类分析，数据挖掘，数据库和可视化。大多数院校的Data Science属于STEM学科。
数据科学专业课程
必需/核心课程：
概率论
数据科学算法
统计推断和建模
数据科学计算机系统
机器学习数据科学
探测数据分析和可视化
数据科学概念和道德
哥伦比亚大学-数据科学
MS in Data Science
课程设置
哥伦比亚大学数据科学（Data Science）专业由数据科学所（Data Science Institute）开设，研究生只招收MS学生。
学制一年半，学生共需修读30个学分，无需撰写毕业论文。
7门必修基础课程，学生可以在此课程基础上将数据科学技术运用于各自的兴趣领域。
申请要点
具有本科学位
数学基础课程（微积分，线代等）
计算机编程入门课程（R, Python, shell scripts, C and Java任意一种都可以）
最低要求：TOEFL100+，GPA3.0，GRE无要求
录取平均成绩：GPA3.7; GRE: 166 (Q), 157 (V), 3.8 (W); TOEFL106.5
DDL: 2.15
不接受GMAT成绩
就业分析
实习率和就业率常年几乎100%，就业形势相当好。
乔治敦大学-数据科学
Master of Science in Data Science For Public Policy
课程设置
39学分，学制16个月，3学期，包含带学分的实习
公共政策学院和analytics系合作开设，公共政策学院有自己的大数据研究所（Massive Data Institute），为学生的学习提供丰富素材
课程侧重使用先进的计算，数学，统计方法到公共政策分析的领域。
申请要点
先修课程：数学及统计学基础（多元微积分、线性代数、统计学等课程）、编程语言（C++、Python等），微观经济学
GPA：建议3.2
TOEFL: min 100（单项不低于22分）
雅思：min 7.0
GRE要求：Required
DDL: 1.15/4.1
就业分析
就业率达91%，代表公司如亚马逊，四大，国际货币基金组织等各种金融机构，咨询公司，零售等
南加州大学-数据科学
南加大的工程学院（USC Viterbi School of Engineering）目前全美排名前十。该学院的信息科学、生物医学工程等专业蜚声国际，学院还拥有四十多个美国国家和州立研究机构，如：信息科学研究所（ISI）（位于Marina del Rey），在互联网的研发扮演着举足轻重的角色，而且持续是计算机科学重大研究中心。
Master of Science in Computer Science (Data Science)
课程设置
32学分，是隶属于MSCS下面的一个分支
必修课：算法分析，数据库系统，AI基础；选修课涉及数据系统和数据分析两个大方向
为学生提供计算机科学的核心背景，以及专门的算法，统计和系统专业知识，用于获取，存储，访问，分析和可视化大型，异构和实时的来自能源，环境，健康，媒体，医药和交通等实际领域的数据。
申请要点
GPA不低于3.0
托福：90+（单项不低于20）
雅思：6.5+（单项不低于6)
DDL: 春季：8.31/9.15, 秋季：12.15/1.15
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