时间: 2019-08-26 文章来源: 洋蜜蜂Online Tutor
据最新的《2019年职业评分报告》显示，排名第一的最佳职业是数据科学家（Date Scientist），薪资中位数达$114,520。这样一个高薪职业，自然很受广大留学学子青睐，近两年申请数据科学专业的小伙伴也越来越多，所以，今天小编就来给大家介绍热门的数据科学硕士项目——哥大 Master of Science in Data Science 与纽约大学 MS in Data Science。
哥大数据科学硕士
1、学校介绍
哥伦比亚大学（Columbia University），简称哥大，成立于1754年，位于纽约市曼哈顿上城晨边高地，美国常春藤盟校之一。2019年USnews美国综合大学排名第3位，2019年USnews全球大学排名第8位，2018年上海软科世界大学学术排名第8位。哥大工程学院全美TOP11，下面给大家介绍工程学院下的数据科学硕士项目（Master of Science in Data Science）。
2、项目基本介绍
· 2014年有full-time项目，由GSAS学院的统计系和工程学院的计算机科学系以及工业工程系共同开设
· 项目时长：1.5年
· STEM项目
· 学费：$60,540（2018–2019）
· 申请费： $85
· 申请截止时间：2月15日
3、课程设置
哥大DS项目共需要修30个学分，包括21个学分的必修课和9个学分的选修课，分三个学期，一年半的课程，具体课程如下：
4、申请要求
· 本科学士学位
· 有一定的量化背景（比如修过微积分、线性代数等），还要有计算机编程基础（比如Python, Java, R, C++等）
· 托福或雅思，没有最低要求，可参考2017fall数据：平均GPA3.7，TOEFL平均106.5，GRE平均 166 (Q), 157 (V), 3.8 (W)；
· 要求GRE，不接受GMAT
· 不要求工作经验
5、招生与就业情况
2015入读校友A：“今年的master人数在75人左右，其中native和international差不多是4 6开，international里中国人和印度人各占了三分之一左右（这个数字有些模糊，可能中国人略多一些）。相比哥大的其他项目算是中小专业了。背景的话，其实也不都是学cs的，也有一些science背景的，比如物理、数学，以及其他engineering转来的，native里很多都是已经工作的。
DS的Career Advisor经常会给我们发邮件介绍一些相关职位，然后出了学校和学院级别的Career Fair，在上个学期末还组织了一次小型的DS career fair。不过因为项目新，没有alumni，industry的关系也不是那么多，所以职位数量比起CS还是要少挺多。Career advisor也很nice，我约她聊过一次，改过两次简历，还是比较有帮助。”
1、学校介绍
纽约大学（New York University），简称NYU，成立于1831年，主校区位于纽约市曼哈顿，校园与整个纽约市融为一体，地理位置极佳。作为全美TOP30名校，NYU被列为25所新常春藤名校之一，拥有37位诺贝尔奖得主，超过30名普利策奖得主，30余名奥斯卡金像奖得主。
纽约大学在国际上也享有盛誉，常年位列世界前50位。在2019年THE世界大学排名中位列第27位，在2019年USnews全球大学排名中位列第28位，在2018年ARWU世界大学学术排名中位列第32位，在2020年QS世界大学排名中位列第39位 。
2、项目基本介绍
· 2013年开设，在NYU Courant下的数据科学中心
· 项目时长：2年
· STEM项目
· 学费： $66,816 （2019Fall）
· 申请截止时间：1月22日
3、课程设置
NYU数据科学硕士课程时长2年，共36个学分。项目分7个track：
· Data Science
· Data Science Big Data
· Data Science Mathematics and Data
· Data Science Natural Language Processing
· Data Science Physics
· Data Science Biology
· Data Science – Biomedical Informatics (Medical School)
课程组成是：required course + general elective + track course
2017入读校友反馈：“intro to Data Science这一门课以介绍各种经典ML算法为主，每种算法不会讲的很深但有助于没有ML相关知识的同学了解基本概念。除此之外，课程着重于培养business sense，面试神课，可以说我的实习面试能过很大一部分要归功于这门课。统计概率，这门课很好，但是我waive掉了，其实现在看来或许不waive才是更好的选择。建议统计知识薄弱的同学必上。
第二学期会有一门重课，Machine Learning 是David Roseberg教，教授讲课很好，思路清楚，当然作业也很多。在另两门选修课中，我选了Lecun大神的deep learning. 建议上这门课之前一定要先自学神经网络的基本知识，Lecun大神只负责advanced knowledge。。”
4、申请要求
· 本科学士学位
· 录取学生背景有统计、计算机、数学、工程、经济学、商科、生物、物理和心理学等等
· 先修课要求：微积分I（limits, derivatives, series, integrals等），线性代数，Python或R语言，一门微积分II或概率统计或高级物理/工程/计量经济学等要求较强数理课程。
· 托福最低100，雅思最低7.0
· 要求GRE，不接受GMAT；平均GPA 3.69，平均GRE 167.58 (Q), 157.36 (V), 3.65(W)；
· 不强制要求工作经验
5、招生与师资情况
官网招生数据：第一届29人
2018入读校友反馈：“我们专业在大名鼎鼎的柯朗旗下，必修课程（机器学习）对数学的要求高，所以招收数学专业的学生较多，感觉有将近一半吧。陆本学生比较少，大多都是美本，不过基数大所以陆本录取也不算太难。我们这届150人，下届扩招到180-200人吧。”
6、就业情况
· 根据2017年的校友调查，93.5%的学生找到了工作，4.65%的学生继续攻读学位。
· 大部分毕业生在纽约州和加州
· 大多数毕业生都在Facebook，IBM，三星，Aetna和NBCUniversal Media等公司担任数据科学家。9％是Google Inc，Uber Advance Technologies和AIG的软件工程师，其次8.1％是数据分析师，5.4％是FactSet，Apple或亚马逊的机器学习工程师。
· 绝大多数在金融服务业（17.4%）和技术业（28.5%）工作。
2017入读校友反馈：“从求职来讲，系里提供的帮助还是很多的，每学期两次CF, 每周info session， 还会经常推送相关的全职和实习岗位。时不时还有去公司参观的活动。可以说系里是很努力在提供求职的帮助的。但能否拿到面试还是要看个人之前的能力和经历了。
我知道的实习offer情况，90人，大约60人是中国的。我和一位外国妹子拿到了某银行的DS实习， 一位朋友拿到了某互联网媒体DS实习， 一位编程大神拿到了某知名投行的SDE, 另一位大神拿到了该投行的DS实习，还有一位大神拿到了某国内知名公司的北美实习， 应该很多低调的大神也拿到了不错的实习机会~~”。
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