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　　1、Harvard(哈佛大學)

　　哈佛大學的數(shù)據(jù)科學項目開設在SEAS(School of Engineering and Applied Sciences)下的IACS(Institute for Applied Computational Science)學院內(nèi)。

　　項目自2018年開設，相對較新，但因該項目由統(tǒng)計系和計算機科學系聯(lián)合開辦，所以課程、教授都還比較成熟。

　　錄取難度十分高，非常注重數(shù)學、計算機、統(tǒng)計方面的學術(shù)成績和科研經(jīng)歷。

　　這個項目十分偏好數(shù)學基礎扎實，綜合能力全面，且有豐富科研經(jīng)歷的學生，錄取者的專業(yè)從計算機，應用數(shù)學，經(jīng)濟甚至心理學都有涵蓋。

　　2、Columbia(哥倫比亞大學)

　　哥倫比亞大學的DS項目還是十分成熟的，保持了非常高的水準，因為此項目開設時間長，已經(jīng)招收了很多屆學生。

　　此外，項目本身課程安排非常合理，能幫助編程基礎不足的學生補齊短板，又提高了學生在data science方面的知識水平。

　　同時，該項目也安排了很多求職的機會，錄取難度居中。

　　3、Stanford(斯坦福大學)

　　斯坦福大學的數(shù)據(jù)科學項目也同樣十分成熟，就業(yè)前景光明，身處硅谷福地，是天時地利人和的完美項目之一了。

　　其相關專業(yè)共有兩個，一個是統(tǒng)計系下的Data Science track，還有一個是ICME(Institute for Computational & Mathematical Engineering)的數(shù)據(jù)科學，課程設置也比較像，差距在于錄得人背景不太一樣。

　　前者更看重數(shù)學與物理背景，且相當看重你的Research Experience，而后者則相對而言對申請者更友好一些。

　　兩個項目的數(shù)據(jù)科學課程的課程要求完全相同，基本由統(tǒng)計、數(shù)學與計算機這些領域涵蓋，學生可以根據(jù)自己的情況安排學習進度和計劃，同時享受斯坦福提供的大量學術(shù)資源。

　　錄取難度則是非常的大，每年大概只錄取3-6人。

　　4、CMU(卡內(nèi)基梅隆大學)

　　卡內(nèi)基梅隆大學是出了名的計算機神校，其Computational Data Science開設在School of Computer Science – SCS下面。

　　MCDS項目包含了三個track：System Track(系統(tǒng)方向), Analytics Track(分析方向)和HCI Track(人機交互方向)。

　　申請數(shù)量一直居高不下，1000+人申請，錄取人數(shù)卻保持在60左右。

　　錄取學生的本科專業(yè)基本包括在計算機、數(shù)學、統(tǒng)計三個學科，相對更加適合以計算機本科的同學申請。

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