美国顶尖DS硕士项目推荐

布朗大学 Master’s Program in Data Science

项目隶属于布朗大学数据科学研究所Data Science Initiative (DSI)，于2017年开设。课程内容涵盖了机器学习、数据挖掘、安全和隐私、可视化和数据管理等等，还是挺全面的，毕竟也汇集了布朗应用数学、生物统计、计算机和数学4个系的优势。

时长方面，常规是1年，但也可以根据需求延长到16、21，甚至是24 个月，对于想做实习和选修CS系课程的同学就很方便了!顺便说一下，这个选CS系的课是真的选的到的那种，优先级基本和CS系本身的同学差不多。

在找工上罗得岛的地理位置确实不算好，学生选择去波士顿和纽约的很多，系里也会提供内推的公司作为intern/full-time的资源。不过项目有一个很大的优势是学校内卷小，官方就业率显示是100%。

申请上项目size还是比较小的，基本不到40人，而且班里有部分是本校5th-year的学生或者PhD在读学生。本科背景上总体偏爱数学、统计背景，陆本招的不多，总体录取率仅6%，适合喜欢小班化氛围和有藤校情节的学生。

另外提醒一点，虽然官网写的托福要求是90，但从我们的实际申请来看，往往会卡105(好好冲托福懂了吧)!

华盛顿大学 MS in Data Science

华盛顿大学的DS硕士，是一个17年开设的“老牌”项目。热度也还是很高的，21fall收到了超过1000份申请，最终录取率不到10%。

项目是就业导向，1.5年制。课程设置也还是比较全的，包括8节课，统计建模、数据管理、机器学习、数据可视化等都有。但这个项目有个问题在于课程规定的非常死，很固定，大家不能自己选择，特别重视选课自由度的小伙伴就要注意下“避雷”了。

项目亮点是有一个持续2个学期的capstone。西雅图的地理位置大家都知道，非常优越，因此这个capstone的合作公司就非常好看，微软、Adobe、Boeing等都有~同样因为西雅图的地理位置，项目的就业也非常不错!

项目size总体算中等(约62人)，但其实还有20%是part-time，这样算留给FT的quota也不算很多了;并且也是因为有part-time，所以项目会有夜课，能不能接受这点大家也要提前想清楚~

申请上官方说法是转专业友好，但其实emmmmm……大家看一下21fall的class profile就知道了，明显还是更青睐录理工科，商科录了少量;虽然也有部分文科背景的录取，但基本都是有工作经验的。

3、杜克大学 Master in Interdisciplinary Data Science

Duke MIDS，一个并不算很正统的DS项目，商科、医药、文科等非数理专业的同学可以重点留意这个项目!

项目的特点从名字上看就很明显了，是跨学科的Data分析项目，由Duke Information Initiative研究院和 Social Science Research Institute社科研究院两个机构合办，18fall是第一届。

项目为期2年，虽然顶着社科研究院的名号，但其实必修课程还是很硬核的;工科生就读的话也完全可以再继续选修其他的硬核课程，常规的summer internship、capstone project也都有。

录取上规模不大，在35-40左右，录取率12%-16%，不过国际学生还是挺多的，中国学生占20%-30%左右。录取bar其实也不算低，但对学校背景相对没那么care，更看重GPA(3.5+)以及对DS在跨学科领域运用的理解。

南加州大学 MS in Applied Data Science

和名称相对应，USC ADS的特点就更多的集中在“Applied”上。课程设置上更重视数据以及对数据的应用，除了DS的基础知识和技巧，课程还会涉及数据管理、数据可视化、数据挖掘和人工智能技术(特别是机器学习)，以及如何将这些技术应用于现实世界。

项目设置的初衷是培养多元化背景的学生成为优秀的数据科学家，不过这里的多元主要还是指计算机科学以及其他工程或科学背景的申请者，社科和数学类跨学科专业的同学也可以考虑申请，不过会着重考察数学/统计背景和相关经历。

录取来说，项目的size也不算大，在50人左右，对中国学生还是挺友好的~需要注意的是，如果GPA不占优势的话(低于3.5)，那录取可能会延后到春季学期发放。