1、MS in Business Analytics
课程设置:时长18个月,3个学期,33个学分。该项目专注大数据的挖掘与分析,整体课程偏向于数据科学与信息技术方向。
南加州大学的BA项目就业表现一直很不错。2022年12月毕业的学生平均年薪高达11.55万美元(约84万人民币),毕业6个月内的就业率为93%。
申请难度:偏好双一 流、海本、高GPA的申请者,有工作经验加分。2025秋入学不要求GMAT或GRE。
2、MS in Applied Data Science
课程设置:这个课程开设在工程学院,学习内容非常广泛,从机器原理到数据工程都有涉猎,而且选课非常自由,除了本专业的课,还能选择CS的课,力求打造全面型人才。这个项目的前身是data informatics,和CS关系紧密,因此很多同学可以从事SDE或Data Engineer等工作。从官网的就业数据来看,相当多的毕业生成功进入了FAANG等大厂工作。
申请难度:中国同学比例相当大,多数收获offer的同学有数学/统计背景,成绩在本校排名中游偏上。另外,该项目2025秋入学不要求GRE。
3、MS in Analytics
课程设置:这个专业也开设在工程学院下,偏重数据分析,对转专业学生友好,适合未来做data analyst的同学。
申请难度:适合以前没有CS或统计基础的同学。录取上偏好理工科背景的申请者。另外,该项目2025秋入学不要求GRE。
4、MS in Communication Data Science
课程设置:传媒学院和工程学院联合授课,将媒体、市场营销、传播学等课程与计算机编程基础课程、数据科学、机器学习、数据可视化、人机交互、数据管理和人工智能伦理等课程结合在一起,培养传媒领域做数据分析的专业人才。
申请难度:通过工程学院申请,需要两个学院同时录取,适合传媒背景或者理工科背景的学生申请,建议申请者本科核心课程GPA3.5+。另外,该项目2025秋入学不要求GRE。免费评估
5、MS in Public Policy and Data Science
课程设置:公共政策学院和工程学院联合授课,研究内容包括地方治理、安全和智慧城市、可持续交通等方面的大数据项目。官网公布就业率是94%,其中38%的毕业生就职于非营利性机构,38%就职于Private Sector,24%就职于Public Sector。
申请难度:扎实的量化背景和丰富的专业相关经历是录取的主要标准,建议本科阶段数学课和分析类课程成绩优异的学生申请,建议GRE数学部分168+。适合统计学、经济学、数学、社会学、公共管理、会计学等本科背景的申请者。注意,该项目2025秋入学要求GRE。
6、MS in Spatial Data Science
课程设置:课程和applied data science比较类似,工程学院和文理学院联合授课,课程从计算机入门开始教授,所以没有计算机背景的学生也可以申请。项目时长两年,前三个学期都是由浅入深的必修课,第四个学期要求上一门Data Science选修课,一门Spatial选修课。
申请难度:需要两个学院同时录取,要求申请者有programming experience或至少学过一年微积分,偏好录取理工科背景的学生。另外,该项目不要求GRE。
7、MS in Environmental Data Science
课程设置:课程从基础开始教,由浅入深,不仅强调学生的数据分析技能、教授自然科学核心理论概念等,而且培养学生通过分析数据来解决环境问题,保护地球自然资源的能力。项目开始的时候,学生就有机会参与到USC Wrigley Institute研究环境问题的项目中。
申请难度:有环境背景但计算机背景不是很强的学生或者计算机背景强但没有环境管理相关经历的申请者都可以申请,建议理工科背景的学生申请。另外,该项目2025秋入学不要求GRE。
8、MS in Healthcare Data Science
课程设置:核心课程有六门,从入门开始教,选修课主要是Data Science和Health Science两个方向,学生可以参与学校的healthcare data science project训练实操技能。
申请难度:适合理工科背景的学生申请,该项目2025秋入学不要求GRE。
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