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       南加州大學(xué)

　　專業(yè)名稱：Master of Science in Computer Science (Data Science)，課程長度：32 units，專業(yè)背景：工程學(xué)、數(shù)學(xué)或硬科學(xué)。不是計(jì)算機(jī)科學(xué)的申請人可以考慮計(jì)算機(jī)科學(xué)。

　　卡耐基梅隆大學(xué)

　　專業(yè)名稱1：MSPPM Data Analytics track課程長度：1.5年專業(yè)背景：較強(qiáng)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，有先修課要求工作經(jīng)驗(yàn)：不要求專業(yè)名稱2：MISM Business Intelligence & Data Analytics課程長度：16個(gè)月專業(yè)背景：要求：統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)庫，面向?qū)ο缶幊?建議：線性代數(shù)。

　　紐約大學(xué)

　　專業(yè)名稱：MS in Data Science課程長度：2年專業(yè)背景：在數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方面有很強(qiáng)的背景。先修課要求：微積分I，線性代數(shù)，計(jì)算機(jī)科學(xué)入門。

　　哥倫比亞大學(xué)

　　專業(yè)名稱：MS in Data Science，課程長度：2年，專業(yè)背景：定量課程 (微積分，線性代數(shù)等);計(jì)算機(jī)編程。

　　斯坦福大學(xué)

　　專業(yè)名稱：M.S. in Statistics: Data Science課程長度：5 Quarters(1年3個(gè)Quarters)專業(yè)背景：較強(qiáng)的數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)背景工作經(jīng)驗(yàn)：最好有但不強(qiáng)制注：不接受GMAT代替GRE，不接受IELTS代替TOEFL東北大學(xué)專業(yè)名稱1：MS in Data Analytics Engineering課程長度：2年專業(yè)背景：無工作經(jīng)驗(yàn)：不要求注：不接受GMAT代替GRE專業(yè)名稱2：Master of Science in Data Science課程長度：2-3年專業(yè)背景：成功申請數(shù)據(jù)科學(xué)碩士學(xué)位的人將有一個(gè)事先接觸編程和統(tǒng)計(jì)或線性代數(shù)的領(lǐng)域。

　　杜克大學(xué)

　　專業(yè)名稱：Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)，課程長度：2年，專業(yè)背景：歡迎任何年齡和背景的申請人, 包含(但不限于) 應(yīng)屆定量學(xué)專業(yè)學(xué)院畢業(yè)生, IT領(lǐng)域工作數(shù)年的數(shù)據(jù)庫工程師, 想要將數(shù)據(jù)科學(xué)融入聯(lián)邦或地方辦事處的政府專員, 以及想將數(shù)據(jù)挖掘融入研究技能的新聞工作者。

　　加州大學(xué)圣地亞哥分校

　　專業(yè)名稱：MS in Advanced Study Degree for Data Science and Engineering，課程長度：2年，專業(yè)背景：工程、數(shù)學(xué)、物理或其他科學(xué)領(lǐng)域優(yōu)先。

　　哈佛大學(xué)

　　專業(yè)名稱：SM Data Science，課程長度：1年，專業(yè)背景：自然科學(xué)，數(shù)學(xué)，或工程專業(yè)學(xué)士學(xué)位。

　　布朗大學(xué)

　　專業(yè)名稱：Master's in Data Science，專業(yè)背景：先修課要求為1年的微積分，1學(xué)期的線性代數(shù)，1學(xué)期的概率與統(tǒng)計(jì)，編程。我們也承認(rèn)在線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)和計(jì)算機(jī)科學(xué)中未達(dá)到一個(gè)或多個(gè)最低要求的特殊學(xué)生。這四個(gè)部門(數(shù)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和生物統(tǒng)計(jì)學(xué))將在第一學(xué)期前的棕色夏季課程中為這三個(gè)主題中的每一個(gè)提供合適的課程。

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