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又一藤校新开设数据科学硕士项目!藤校DS类项目,偏爱什么样的申请者?

  • 2024年10月22日 11:26
  • 来源:启德教育
  • 点击:22 次
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【导读】当前,在美国一线互联网大厂(谷歌/微软/亚马逊…)等知名企业中,数据分析师已经成为比软件工程师需求量更大的岗位。

随手在Google一搜,就会发现,Linkedin官网上,数据分析师(Data Analyst)的招聘岗位数量高达20.8w+个,远远高出软件工程师(Software Engineer)的招聘数量16.1w+个。
            

当前,在美国一线互联网大厂(谷歌/微软/亚马逊…)等知名企业中,数据分析师已经成为比软件工程师需求量更大的岗位。


随手在Google一搜,就会发现,Linkedin官网上,数据分析师(Data Analyst)的招聘岗位数量高达20.8w+个,远远高出软件工程师(Software Engineer)的招聘数量16.1w+个。

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对比谷歌同样base在加州旧金山的两个岗位薪资范围,两者的level几乎没有差别,都在11.4w-16.7/16.8w+这一范围。


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于是,相比越来越“卷”的软件工程师(尤其是初级岗位),许多人把职业目标转向了需求增长更大的数据分析师岗位,美国数据科学硕士学位也成为越来越多学生的申请目标。藤校等许多美国知名院校,也纷纷开设了数据科学类研究生项目。


01

藤校康奈尔25Fall新设数据科学类硕士!

今年,康奈尔大学科技学院(Cornell Tech)正式宣布,将于2025年秋季首次推出数据科学与决策分析硕士项目(Master of Engineering in Data Science & Decision Analytics,简称DSDA)。


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康奈尔DSDA项目是一个跨学科项目,将在纽约开展为期一年的学习。该项目以创业为导向,课程结构分为技术性课程与实践课程(Studio)两大模块。


技术性课程课程交叉融合了机器学习、AI优化、数据科学统计、概率分析和不确定性建模等相关领域知识。


实践性课程中,学生将以项目驱动的学习模式,与来自计算机科学、电子工程、商业及法律等多个学科的学生组成跨学科团队,解决科技公司中现实的商业挑战,从而为未来的创业或职业生涯奠定坚实基础。


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作为一个跨专业的新项目,康奈尔欢迎不同本科背景的申请者,但要求申请前已经完成了一门线性代数课程、一门中级概率和统计课程、一门微积分课程和一门编程课程的知识基础。





启德录取案例:

H同学,录取康奈尔大学生物统计与数据科学硕士

本科背景:美国TOP60大学 应用统计+数学双专业,GPA 3.9+/4.0 ,GRE 330+,

海外导师:约翰霍普金斯大学生物统计硕士


02

藤校数据科学类项目,偏爱哪些申请者?

事实上,不仅仅是康奈尔,美国八大藤校中还有多所学校设置了数据科学类硕士项目。下面我们来做一个盘点~


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📍哈佛大学

项目名称: 数据科学硕士 Master’s in Data Science

项目简介:由计算机科学系和统计系提供的跨学科项目,学习时长3-4个学期。

申请要求:硬性申请背景要求,但需要有足够的微积分,线性代数和微分方程的基础知识,熟悉概率和统计推断,并熟练掌握至少一种程序设计语言(如Python或R)。




启德录取案例:

W同学,录取哈佛大学统计与数据科学硕士

本科背景:国内TOP2高校 计算机科学与技术专业,TOEFL 105+,GPA 3.7+/4.0,GRE325+

海外导师:加州大学洛杉矶分校计算机博士


📍耶鲁大学

项目名称: 统计与数据科学硕士/统计学硕士 M.S. in Statistics & Data Science / MA in Statisic 两个track( 可入学后申请transfer)

项目简介:属于统计与数据科学系下,项目时长为1.5年。

申请要求:该项目录取难度较高,1000+份申请中仅有40人被录取,录取率约4%。申请者需要修习过规定的概率、统计、数据科学、计算机类相关课程,还需要有相关科研项目经历。




启德录取案例:

H同学,录取耶鲁大学统计与数据科学硕士

本科背景:美国TOP60大学 应用统计+数学双专业,GPA 3.9+/4.0 ,GRE 330+,

海外导师:约翰霍普金斯大学生物统计硕士


📍普林斯顿大学

项目名称: 统计与机器学习硕士 Master in Statistics and Machine Learning

项目简介:结合统计学和机器学习的跨学科项目。

申请要求:虽然普林斯顿大学没有公开提供非常具体的录取标准,但通常申请者需要具备扎实的数学、统计学和编程能力。有相关科研经历、论文发表或项目经验的申请者将更具竞争力。


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📍哥伦比亚大学

项目名称: 数据科学硕士 M.S. in Data Science

项目简介:该项目课程横跨计算机科学、工程和统计三类学科。

申请要求:需要量化和编程课程背景( e.g. calculus, linear algebra, intro to programming etc.),专业各种背景的都有,不太卡专业,甚至有环境科学、心理学等背景,但GPA比较卷,建议3.7+比较有竞争力美本陆本都有


📍宾夕法尼亚大学

项目名称: 数据科学工程理学硕士 MSE in Data Science

项目简介:该项目由工程与应用科学学院提供,融合了机器学习、大数据分析和统计学等核心主题的前沿课程,课程时长1.5 -2年。

申请要求:需要数学统计功底和一定的编程能力,倾向计算或统计背景;看重实习经历;其他专业背景需要很强的技术和数据分析能力,展示相关的研究项目、数据分析实践或机器学习应用经验也是申请过程中的重要加分点。


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📍布朗大学

项目名称: 数据科学硕士 Master's in Data Science

项目简介:布朗数据科学研究所(Data Science Initiative)主导的跨学科硕士项目,植根于布朗大学四个强大的学术部门(应用数学、生物统计学、计算机科学和数学),课程时长1 -2年。

申请要求接受不同学科背景的学生,尤其是数学、统计学、计算机科学、工程学或其他相关领域的背景。不强制要求申请人提交GRE,但作为小众精英藤校,招生size较小。




启德录取案例:

X同学,录取布朗大学数据科学硕士

本科背景:国内985大学 信息管理与信息系统专业,GPA 3.7+/4.0,TOEFL 105+,GRE 325+


📍达特茅斯学院

项目名称: 数据科学硕士 MS in Data Science

项目简介:由工程学院提供,强调技术和工程应用。注重个性化教育和导师指导。

申请要求接受商业、工程、计算机科学、物理/生命/社会科学、数学、文科和教育等职业背景或本科学位不同的申请者,建议提交GRE(非必须),国际生托福79分以上才可以申请助教岗位。


注:上述申请要求仅供参考,具体请以官网为准。


此外,启德学子还在UCLA、南加大等诸多数据科学项目有成功录取案例,25申请季如果你对选校定位、项目申请难度还有疑问,可以联系小助手咨询我们~


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