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wholerenguru3 (厚仁学术哥）
又到了申请季，本篇文章将为同学们介绍美国的数据科学（Data Science）和数据分析（Data Analytics）研究生项目，帮助大家更好地准备今年的申请。
1. 数据科学和数据分析主要是学什么？
数据科学（Data Science）：
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通过挖掘数据、处理数据、分析数据，从而获取数据中潜在的信息和技术。
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强调数据的获取、处理和分析技术，关注算法和编程（更为技术导向）。涵盖广泛的领域，包括机器学习、人工智能和大数据技术。
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涉及到的学科：计算机+统计+数学
数据分析（Data Analytics）：
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通过收集、处理、分析和解释数据来提取有用信息。
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专注于数据的收集、整理和分析，旨在提取有用信息以支持决策。介于商业分析和数据科学之间，更关注具体的数据处理技术和分析方法。
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涉及到的学科：编程+数据库管理+统计
2. 数据科学和数据分析项目毕业生就业走向
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数据科学（Data Science） |
数据分析（Data Analytics） |
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行业 |
科技公司：如Facebook、Apple等。 金融服务：对冲基金、投资银行。 医疗健康：制药公司、医疗设备公司。 政府和非营利组织：公共政策机构、社会服务机构。 |
零售和电子商务：如Amazon、Target等。 金融服务：银行、保险公司。 咨询公司：如Accenture、PwC等。 健康医疗：医院、健康数据公司。 |
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职位 |
数据科学家 机器学习工程师 数据工程师 人工智能研究员 |
数据分析师 数据挖掘专家 商业智能分析师 数据顾问 |
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工作技能 |
编程与算法实现（Python、R等、机器学习算法） 大数据处理与分析（Hadoop、Spark等） 统计分析与模型评估 |
数据清洗与处理（SQL、Excel等） 数据可视化与报告撰写（Tableau、Power BI等） 商业洞察与决策支持 |
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薪资 |
平均年薪：$95,000 – $130,000 高级职位：可达到$150,000以上 |
平均年薪：$60,000 – $85,000 高级职位：可达到$100,000以上 |
3. 学校项目介绍
数据科学Data Science和数据分析Data Analytics项目，每个学校项目的名称有所不同
举例：
- MS in Data Science（如哥大，哈佛）
- MS in Analytics（如GIT，西北，西北的MSiA现在改名成MS in Machine Learning and Data Science (MLDS) )
- MS in Data Science and Analytics（如乔治城）
- MS in Applied Data Analytics的项目（如BU）
(1) Harvard Master’s in Data Science
时长：1年半 – 2年
需要完成12门课程
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数据科学/机器学习领域选择3门，涵盖：数据科学，机器学习，统计推断，线性模型，广义线性模型等
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计算领域选择 1 门，涵盖：高级实用数据科学，计算科学的数学建模，计算科学的计算基础，统计学习的计算工具
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道德1门：数据科学中的批判性思维
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选修课2门（2）- 每个领域选择 1 门：计算机科学，统计学
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其他选修课：可以选修哈佛其他学院或者MIT的课程
招生偏好：
招生人数：90人左右
先修课：建议申请者具备：
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微积分、线性代数和微分方程背景知识
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熟悉概率和统计推断
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熟练掌握至少一种编程语言（如 Python 或 R）
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了解基本的计算机科学概念
看中申请者背景的多样性，录取学生大多有多段科研/实习经历
(2) Northwestern University MS in Machine Learning and Data Science (MLDS) – 原名MS in Analytics (MSiA)
时长：15个月
招生偏好：
招生人数：55人
本科专业：数学/统计（35%），工程/计算机科学（17%），经济学/社科（19%），商科/管理（15%），自然科学（14%）
先修课：重点关注申请者在数学，信息技术和编程方面的能力：微积分，线性代数，概率，统计，R，C/C++，Java，Python
4. 申请要求
- 本科成绩单
- GRE/GMAT（部分学校需要）
- 语言成绩 – 托福/雅思等（国际学生）
- 简历
- 文书
- 推荐信
- 面试（邀请制）
- 先修课
- Video Essay
5. 录取案例
学生背景：top30美本院校，专业：数据科学，GPA 3.6，GRE 325+，2段美国实习（其中1段是在求职导师指导下找到的全职带薪实习）
录取院校：Cornell, CMU, 学生最后暂缓研究生入学，选择美国上市制药公司的全职工作offer
厚仁支持：
升学部分：根据申请方向和目标，提出针对性建议，进行有效的规划和策略安排，充分准备面试和文书。
求职部分：学生对找实习和毕业以后的工作投递有着非常强的准备意识，大三的时候就参与了职尚行JobUpper的求职力集训项目，增强自己在求职方面的知识和技能提升，这些软技能的培养，实习工作的投递和落实，其实也增强了在申请研究生时候学生的竞争力。这些在美研申请过程中积累下来的实习经历，也为学生最终在毕业季收获高薪全职工作打下基础。
以上就是数据科学和数据分析研究生项目的介绍和申请要求解析，希望能帮助到想要申请的同学们！
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