2023年美国大学数据科学专业研究生院校推荐 美国数据额科学专业就业方向

　　数据科学是一门交叉的学科，涉及到很多的领域包括统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视话技术等多学科的知识。美国在此专业领域的研究水平全球顶尖，深受国际学生青睐。接下来为大家介绍：2023年美国大学数据科学专业研究生院校推荐 美国数据额科学专业就业方向

　　美国大学数据科学专业研究生院校推荐

　　1、斯坦福大学Stanford University

　　学位项目：计算机科学硕士(Master of Science In Computer Science)

　　专业分支：信息管理与分析(Information Management and Analytics)

　　所属学院：工程学院，计算机系

　　地点：斯坦福，加州

　　学制：1-2年

　　核心课程：数据库与信息系统应用;系统设计、构架和管理;数据挖掘与机器学习

　　斯坦福大学的实力毋庸赘述，其信息管理与分析分支涵盖了当今最前沿的数据库与信息管理系统技术，并教授最先进的海量数据挖掘方法。该项目的学生就业十分便利、抢手，比如每年都有大量学生进入亚马逊(Amazon)的EC2云计算平台处理大规模运算。

　　2、加州大学伯克利分校University of California, Berkeley

　　两个相关的学位项目：数据科学工程硕士Master of Engineering (concentration in Data Science)，信息与数据科学硕士Master of Information and Data Science (MIDS)

　　所属学院：工程学院和信息学院

　　地点：伯克利，加州

　　学制：12-20个月

　　伯克利的两个硕士项目综合教授技术和企业运营的技能，立足现有最前沿的技术，培养学生成为领域内的佼佼者。

　　3、卡内基梅隆大学Carnegie Mellon University

　　学位项目：该校有两个相关硕士项目，信息技术硕士(Master of Science in Information Technology)和管理信息系统硕士(Master of Information Systems Management)

　　专业分支：商务智能和数据分析(Business Intelligence and Data Analytics)

　　所属学院：Heinz学院

　　地点：匹兹堡，宾夕法尼亚州

　　学制：16个月

　　4、哥伦比亚大学Columbia University

　　学位项目：计算机科学硕士(Master of Science In Computer Science)

　　专业分支：计算生物学、计算机安全、机器学习、自然语言处理等(Computational Biology, Computer Security, Machine Learning, Natural Language Processing, etc.)

　　所属学院：工程与应用科学学院

　　地点：纽约

　　学制：2年

　　哥伦比亚大学有一个世界顶尖的大数据科学与工程研究室(Institute for Data Sciences and Engineering)，学生在此参与实验与科研项目。

　　5、纽约大学New York University

　　学位：商业分析科学硕士Master of Science in Business Analytics

　　学院：斯特恩商学院Stern School of Business

　　地点：纽约市

　　学制：1年

　　美国数据额科学专业三大职业方向

　　1、 机器学习工程师 Machine Learning Engineer

　　代表了技术含量较高的方向，工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题，一般需要ship production code, 做出来的是数据产品。

　　2、数据分析员 Data Analyst

　　工作内容俗称analytics(产品分析或商业分析product analytics or business analytics)，从数据中提取insight，估计投资回报比, 为产品方向提建议,所用工具一般较基础，比如写SQL query取数据用、用R/Python做简单的分析、用Tableau、Excel作图比较常见，能自己开发Dashboard, 算是analyst里面技术强的。工作需要产生各种形式的报告，在统计层次上，懂基本t-test和线性回归即可。

　　3、数据科学家 Data Scientist

　　很多人说，我想做数据科学家，我想做机器学习，而这类职位就是大家想象的那样，此类职位工作内容一高级建模为主，会针对复杂的问题来设计技术方案，比如Uber叫车的ETA、各种定价系统、Airbnb和金融行业的Fraud Detection、Amazon物流管理、FB/Linkedin的社交网络或者ebay/Uber这样供需双方Marketplace市场规模的实验。这些例子。听上去不是写SQL能解决的，也不是写代码能做出来的，都需要比较深的领域知识。

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