2023年QS美国大数据硕士专业TOP50大学排名 哈佛大学排名世界第五!

　　身处在大数据时代之下，任何公司的核心都离不开数据，数据分析师也是公司的重要决策人员，社会对于大数据人才的需求量也持续上涨，据统计，未来五年内，企业对于大数据人才的需求将达到150万，可国内针对此类人才培养十分匮乏，而美国相继很多大学都开设了大数据专业，下面，小编就为大家带来了2023年QS美国大数据硕士专业TOP50大学排名，希望对大家有所帮助：

　　哈佛大学(QS：5)

　　●专业名称：Master's in Data Science数据科学硕士

　　●专业介绍：

　　哈佛大学的数学科学硕士项目由计算机系和统计系的教授联合授课，由应用计算科学研究所Institute for Applied Computational Science (IACS)负责管理。要求至少完成12门课程，最快1.5年(3个学期)可以完成，也可以在第四学期选择额外的课程或者研究生论文研究项目。

　　●申请要求：

　　没有特定的本科专业要求,但需要有非常好的计算机科学，数学和统计背景，要求至少学习过一门编程语言(R，Python或者Matlab),熟悉基本计算机科学的基本概念,学习过微积分,线性代数,概率论和统计等课程;

　　托福80或者雅思6.5

　　芝加哥大学(QS：10)

　　●专业名称：Master of Science in Analytics数据分析硕士

　　●专业介绍：

　　芝加哥大学(University of Chicago)的分析科学硕士(MScA)课程向未来的数据科学领导者传授高级编程和数据工程架构技能，准备好应对自动化机器学习、大数据和云计算平台，以及并行处理和实时人工智能解决方案带来的大规模工程挑战。在物理科学部，MScA项目教授一系列的计算机科学技能，统计，矩阵数学，和编程语言。

　　●申请要求：

　　对于背景没有特别严格的要求，无论理工科技术领域，还是社会科学或者商科领域，都可以申请这个项目;

　　GMAT/GRE: 强烈建议提供;GPA: 3.8+

　　雅思7.0+(小分7.0+);托福104+(小分26+)

　　宾夕法尼亚大学(QS：13)

　　●专业名称：MSE in Data Science数据科学硕士

　　●专业介绍：

　　宾大的数据科学工程理学硕士 (MSE)也是美国数据科学项目之一，长期位列美国Top10。该项目为学生从事广泛的以数据为中心的职业做好准备，无论是技术和工程、咨询、科学、政策制定，还是文学、艺术或传播的理解模式。该项目课程通常可以在一年半到两年内完成，它融合了机器学习、大数据分析和统计学等核心主题的前沿课程，以及各种选修课和将这些技术应用于所选领域专业化的机会。

　　●申请要求：

　　须有认可的学校或大学的学士学位或同等学历，具有强大数学和统计能力以及一定编程经验;

　　需提交GRE成绩;

　　雅思总分7.5+，或托福要求总分100+

　　耶鲁大学(QS：18)

　　●专业名称：MS in Statistics & Data Science统计和数据科学硕士项目

　　●专业介绍：

　　统计和数据科学硕士项目是耶鲁大学在原有统计学硕士的基础上，进行整合，创立的新项目。同时，耶鲁大学也会保留原有的统计学硕士。

　　耶鲁大学的统计和数据科学硕士的课程设置包括概率论、信息论、数据分析、随机过程、渐近、机器学习、统计理论 (重点在数据基础、贝叶斯理论、决策理论、非参数统计)、统计计算和图形方法等内容。

　　●申请要求：

　　要求申请者本科毕业，拥有统计学、数学、计算机科学或与之相关专业背景，修读过高等微积分、线性代数、初等概率论以及至少1门数学统计学概论课程;

　　GRE(无分数限制，但不可过低);

　　托福(无分数限制，但不可过低)

　　哥伦比亚大学(QS：22)

　　●专业名称：M.S. in Data Science数据科学硕士

　　●专业介绍：

　　哥大数据科学理学硕士(MSDS)项目是由哥伦比亚大学数据科学与工程学院提供，是广受欢迎的高级数据科学课程之一。该项目的学生有机会进行原创研究、制作顶点项目并与行业合作伙伴和教师互动;学生还可以选择专注于创业或我们中心之一涵盖的学科领域的选修课程。

　　●申请要求：

　　申请者须有本科学士学位或同等学历，有一定的数学及编程基础，学过微积分、线性代数、计算机编程等课程更好;

　　需提交GRE成绩;

　　雅思总分7.0或以上，或托福要求总分100或以上

　　加州大学伯克利分校(QS：27)

　　●专业名称：Master of Information and Data Science (MIDS)信息与数据科学硕士

　　●专业介绍：

　　由信息学院的教师设计，课程是多学科的，将使用一系列方法来定义一个研究问题：去收集、存储、检索和分析数据，去解释结果并有效地传达发现。采用最新的工具和实践，识别模式，并从复杂的数据集中获得见解。

　　●申请要求：

　　要求申请者本科毕业，有计算机科学、数据结构、算法与算法分 析、线性代数等相关工作或实习经验，如有5年以上工作经验则更受欢迎;

　　雅思7.0;托福90

　　西北大学(QS：32)

　　●专业名称：Master of Science in Analytics商业分析科学硕士

　　●专业介绍：

　　西北大学麦考密克工程学院(mccormick school of engineering)的分析学硕士课程教授学生在当今竞争激烈、数据驱动的世界中推动商业成功的技能，吸收了许多知名教授和大公司讲师的专业知识，将数学和统计研究与高级数据工程和管理教学相结合。

　　●申请要求:

　　对统计，微积分，编程的要求相对较高，建议有理工科背景的同学电请;

　　GPA要求3.0+，GRE无最低分要求，建议325+;

　　托福不低于95分，雅思不低于7.5

　　纽约大学(QS：39)

　　●专业名称： Master of Science in Data Science数据科学硕士

　　●专业介绍：

　　数据科学中心(CDS)是纽约大学全校数据科学工作的重点，它拥有出色的数据科学硕士课程、首批数据科学博士课程之一、新的数据科学本科课程，以及活跃的研究员和博士后课程。该中心成立于2013年，旨在推进纽约大学创建数据科学培训和研究机构的目标，并为研究人员和专业人士提供利用大数据力量的工具。

　　CDS数据科学硕士课程是一个高度选择性的课程，面向具有强大数学、计算机科学和应用统计学背景的学生，该学位侧重于数据科学新方法的开发。

　　●申请要求：

　　统计学、计算机科学、数学、工程、经济学、商业、生物学、物理学和心理学等学科背景的本科学士学位;

　　学习过微积分、线性代数、统计学、概率论以及计算机科学等课程;

　　不强制要求相关工作经验，但将有助于申请;

　　需提交GRE成绩，但没有分数要求;

　　托福总分100+，或雅思要求总分7.0+

　　杜克大学(QS：50)

　　●专业名称：Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS) 跨学科数据科学硕士

　　●专业介绍：

　　跨学科数据科学硕士课程旨在将技术学习和专业知识与需要数据洞察的众多领域联系起来。二十一世纪数据的真正力量在于这种联系，课程围绕着这样一种信念发展起来的，即利用这种力量需要跨学科的培训和基于团队的科学经验。杜克大学跨学科数据科学硕士(MIDS)是一个为期两年的课程，学生将与杜克在大学各个领域的精英教师合作，包括计算机科学，统计学，数学，经济学，政治学，社会学，医学，神经科学，法律。和历史。体验全方位的数据科学生态系统，并作为至少一种分析方法或技术分支的专家毕业。

　　●申请要求：

　　不强制要求申请者有数学、计算机等专业背景，但是最好要学过微积分、线性代数、统计等数学方面的课程;

　　需要递交 GRE 成绩;

　　托福 90, 雅思 7

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