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4个支柱技能
基于数据行业的基本工作流程，你大概也能知道需要哪些技能。总结一下，有这么4个支柱技能——分别是商业能力，数理统计，计算机编程，以及交流能力。前面提到的几个常见职位，也是在这几个支柱方向上各有侧重。
那么怎么让自己具备这些技能呢？上学进修，是最快的方式。在这里给大家推荐几个不错的项目。
项目推荐
首先说明一下，这里挑选推荐的数据科学/商业分析项目，尽量考虑各种不同背景的同学，给大家多提供一点选校思路。每位同学考虑自己的选校单时，要充分评估个人的学术背景侧重、成绩、经历背景、兴趣以及未来就业方向等。我们下面进入项目介绍。
1.卡耐基梅隆大学 CMU
CMU有3个此类项目。第一个，Master of Computational Data Science（MCDS项目），创立于2004年。以前叫MSIT in Very Large Information Systems，2013年改名为现在这个名字。在CMU的计算机学院，是两年的项目。核心课程包括云计算、机器学习和数据科学，注重实操经验，就业率几乎100%。
Master of Information Systems Management（MISM-BIDA方向）开设于2011年，在Heinz学院，是一年半的项目，其中包括10周的暑期实习。对非计算机专业背景的同学较为友好，也是大热项目。
另外还有一个2018年新开的项目——MSBA，在商学院。是一年半的线上项目，适合有工作经验的人。
CMU整体上在计算机科学、统计学等领域就是响当当的金字招牌，能和MIT相匹敌。学校在就业方面的支持和资源都非常非常好。
2. 哥伦比亚大学
哥大也是开设了好几个项目，在不同的学院下，我们逐个介绍。
MSDS开设于2014年，数据科学院下，老师来自多个学院。学制短，一年半就毕业，就职岗位以Data Scientist为主。
MS in Applied Analytics开设于2016年，在SPS职业学院下，也是一年半的项目。有管理和技术两个方向上的核心课程，还要完成一个capstone项目。
MSBA是工学院和商学院合开的项目，2018年新开的。一年半毕业，侧重数理和分析。
还有一个QMSS，对社文科学生比较友好，对编程要求没那么高，提供经济学和数据科学2个track。
3. 康奈尔大学
Master of Science in Applied Statistics 应用统计学硕士，开设在统计系，是一年的项目。提供两个track：统计分析和数据科学。这个项目对数理统计要求会比较高。
还有一个老牌专业，在工学院下，是工学硕士的一个细分方向——Data Analytics。
4. 佐治亚理工 Georgia Tech
Master of Science in Analytics，开设于2014年，学制短，为期一年。有3个track可选：Analytical Tools分析工具，Business Analytics商业分析，和Computational Data Analytics计算数据分析。老师来自商学院、计算机学院和工学院。课程侧重实用性，数据行业常用的知识技术都有涵盖。加上位于亚特兰大这样的大城市，就业十分友好。
5. 约翰霍普金斯大学 JHU
今年JHU由于在疫情中所做的实时数据统计举世闻名，其实本来也是排名10左右的顶尖学校。JHU有3个相关项目。
工学院下的MSDS，开设于2016年。有很多先修课程的要求，仅适合编程和数理背景的同学申请。
商学院下的MSBA，以前叫企业风险管理硕士，2017年改的名。是一年的项目，侧重商业管理和数据分析，就业更多是往银行和四大。
还有一个MS in Data Analytics and Policy数据分析与政策硕士，在文理学院，是一年半到两年的线上项目，社文科背景的同学可以考虑。
6. 德州大学奥斯汀 UT Austin
MSBA，它家这个专业特别有名，排名全球第3。开设于2013年，商学院下。学制短，为期一年。课程非常实用，就业导向。学生可以在金融分析和供应链及市场分析两个track选择其一。春季学期要完成一个team的capstone项目。
先简单介绍这么多，如果对上述项目感兴趣，可以点击文中的链接，直接进入项目的官方网页查看，也可以联系厚仁老师了解更多详细情况。
如视频中所说，数据科学/商业分析相关项目有300多个，尤其在2014-19年间达到井喷。厚仁教育团队老师对这些项目都有全面深入的研究，有能力为每位同学精准选校定位，增大申请成功率，欢迎联系咨询。
最后我们谈一谈，申请的时候有哪些要注意的。
申请攻略
首先我们一定要先了解申请此类项目的核心原则。
核心原则
数据行业的4个支柱技能还记得吗？商业能力，数理统计，计算机编程以及交流能力。核心原则就是，要让自己往这4个技能上贴近。
如果你本科数理和编程比较强，那么一方面要通过各种展示来突出强调，另一方面最好再补充一些 你在商业实践方面的经历。
如果本来数理和编程比较弱，那么一方面要突出你的商业能力、团队合作、交流能力，另外一方面 一定要用课程或项目填补弱项。要向招生官展示，你为了学好付出了哪些实际行动。
凡是按照这个大思路操作的同学，在保证文书质量的基础上，基本中标率就很高了。我们再谈谈具体的实施。
背景准备
编程语言方面，最常用最核心的是Python，R和SQL。如果做一些可视化，常用的是Tableau。你要提前让自己学会并熟练运用。
活动经历方面，如果你在学校内的经历不够充实，可以到校外寻找相关经验。例如，到Coursera上上课，刷刷LeetCode，参加Kaggle竞赛，相关领域实习等等都是不错的选择。
交流能力方面，比如有过团队合作经验，专业会议上做过presentation等等。如果有可能，还可以插入一点自己的软实力，比如能迅速适应变化，及学习新事物的能力。
本科专业方面，没有限制，任何专业都能申请。最常见的有数学、物理、统计、计算机、经济、商科等。在申请的时候要注意，各个项目对本科专业的偏好有所不同。比如有的更喜欢招数理强的，有的招商科比较多。你可以去项目的网站查undergraduate major，一般都会有这个数据来做参考。
数据行业重点关注公司
最后我们放一些重点关注的公司。如果你已经决定入行，可以去查阅感兴趣的公司的招聘启事，从中了解业界真正看重的技能和经验是什么样的，并且在求学期间有意识的培养自己相关方向的能力。不要等到临毕业了，才发现自己还欠缺什么重要技能，那时就来不及啦。
Amazon
Apple
Bank of America
eBay
GE
Groupon
IBM
Intuit
Microsoft
Netflix
Next Jump
Oracle
Salesforce
SAP
VMware
Walmart
Yahoo
Zynga
（排名不分先后）
美国招生协会
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