美国顶尖大学的分析/数据科学项目

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之前我们介绍过在评估硕士项目时应该记住的关键参数，今天让我们详细分析一下在美国留学申请硕士期间遇到的一些好的项目。想去美国留学的你赶紧关注起来吧！

为了更好的理解，我为这些大学提供了基于USNEWS的数学、统计学、计算机科学和商业四个参数的排名。因此，为了您决定哪个更好，您必须相应地权衡这些参数。例如，如果你认为你擅长数学，而不是计算机科学，那就选择在课程中更专注于数学的课程。

1. MS in Data Science, Columbia University

哥伦比亚大学位于纽约市的中心。作为常青藤联盟的一员，它的名声是毋庸置疑的。硕士项目由哥伦比亚大学的数据科学研究所开设。学生们可以从学院的所有顶级课程中获得课程。一般课程时长为16个月。三个学期的学习和一个实习的学期。

课程：

共计需要完成30学分的课程，大部分的研究生课程都是3学分。它由6个核心课程组成，涵盖计算机科学、概率论、统计学和机器学习的要点。上学期有一个capstone项目。剩下的3个课程可以在大学里选修。

实践培训：

以实习学期和capstone项目的形式出现。此外，哥伦比亚数据科学协会(Columbia Data Science Society)组织了研讨会和其他活动，在那里你可以有足够的机会与你的同龄人互动和解决问题。纽约有一个强大的数据科学社区，它将提供许多应用数据科学知识的机会。

工业合作与研究的机会：

数据科学研究所管理着7个研究中心，这些研究中心运行一些很好的研究项目，可以帮助学生获得数据科学的工作知识。部门由教授从各部门包括计算机科学、统计、商业、民用等有充足的研究机会。产业合作工作的资助研究项目以及职业发展中心组织人才招聘会、技术谈判等。

排名：

商科:10

计算机科学:15

统计数据:20

数学:9

结论:该项目在机器学习和编程专业上提供了一个良好的基础和实践经验。此外哥伦比亚排名前20名相关的所有领域科学数据是一个不错的选择。这个硕士项目的一个缺点是，与其他更重视商科的项目相比，可能课程有点倾向于编程和技术。

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2. MS in Data Science, New York University

纽约大学坐落在纽约，很有名。硕士项目由纽约大学的数据科学中心运营。学生可以从统计学、人工智能、生物统计学、商业、经济学、心理学等各个部门获得课程。课程可以在3或4学期内完成，这取决于学生的选择。

课程：

需要完成的12门课程需要36学分。

它由6个核心课程组成，涵盖了统计学和机器学习的要点，以及上学期的capstone项目。剩余6课程可以从提供的选课池内作为选修课找到。这门课有一个独特的结构，可提供50%的课程作为选修课课程中很少见到。

实践培训：

这些课程以实习学期和capstone项目的形式出现。它的区位优势与纽约哥伦比亚大学相似。如上所述，NYC强大的数据科学社区提供了大量应用数据科学知识的机会。

工业合作与研究的机会：

由于该计划由包括计算机科学、统计、商业、民事等多个部门的选修课组成，有充足的研究机会。你可以对这里的研究项目有一些了解。

本署与业界专业人士合作举办研讨会、科技讲座及其他活动。有关这些事件的细节可以在节目网站上找到。

排名：

商业:20

计算机科学:29

统计:49

数学:9

结论：

本课程将在6门选修课的基础上，为计算机学习提供坚实的基础，并在特定领域有丰富的经验。纽约大学可能在部门排名方面稍微缺乏一点，但纽约的项目结构和地理位置肯定是最大优势。

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除此之外，优秀的分析/数据科学硕士项目还包括：

3. MS in Computational Data Science, Carnegie Mellon University

4. MS in Machine Learning, Carnegie Mellon University

5. MS in Analytics, Northwestern University

6. MS in Analytics, Georgia Institute of Technology

7. MS in Analytics, North Carolina State University

8. MS in Analytics, Texas A&M University

9. MS in Business Analytics, Michigan State University

10. MS in Business Analytics, University of Cincinnati 

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