►小编前言：
LA的地理位置有多优秀大家都懂——有众多科技公司的分部，是数据科学方向求职最好的地区。对于目标进入数据分析行业的同学，尤其是未来想留美工作的同学来说，USC是一个再合适不过的选择。USC的申请政策也非常灵活，允许同一个申请季至多选择三个项目，今天就为大家盘点一下USC的数据类专业！
MS in Business Analytics
1. 开设院系：Marshall School of Business
2. 课程设置：项目时长18个月，3个学期，33个学分。包括19.5个学分的必修课和13.5个学分的选修课。该项目专注于大数据的挖掘与分析，整体课程偏向于数据科学与信息技术方向。
3. 就业前景：就业率100%，毕业生就职岗位和公司以传统行业或金融/咨询公司的analyst为主，更适合目标商科方向求职的同学。
4. 申请难度：录取上偏好名校、海本、高GPA的申请者，如果有工作经验也会加分不少。录取案例里既有不少工程和数学等硬核专业，也有经济和商业管理等商科专业的同学，适合各种背景的申请者。
MS in Applied Data Science
1. 开设院系：Viterbi School of Engineering
2. 课程设置：由于开设在工程学院，本项目的课程设置十分硬核，不论是机器学习原理还是数据工程方面的知识都有涉猎，选课自由，可以选CS的课，也可以选DS的课，全面的培养就读同学的技术能力。
3. 就业前景：由于本项目的课程设置偏向CS，且其前身data informatics项目是知名的转码好选择，因此很多同学可以选择从事SDE或Data Engineer等工作。从官网的就业数据来看，相当多的毕业生成功进入了FAANG等大厂工作。
4. 申请难度：中国同学比例相当大，多数收获offer的同学有数学/统计背景，成绩在本校排名中游偏上，再加上不错的GRE分数和相关经历是提高录取概率的关键。
MS in Analytics
1. 开设院系：Viterbi School of Engineering
2. 课程设置：开设在工程学院下，课程设置偏重数据分析，选课自由，对转专业学生友好。
3. 就业前景：由于课程设置对转码不友好，更适合未来做data analyst的同学。
4. 申请难度：适合以前没有CS或统计基础的同学。录取上偏好理工科背景的申请者。
MS in Statistics
1. 开设院系：Dornsife College of Letters, Arts and Sciences
2. 课程设置：开设在数学系下，对数学的训练较多，专业的选课自由，能选其他学院很多的课。
3. 就业前景：毕业生有转码和从事数据分析行业的，也有继续读博士的。
4. 申请难度：建议申请者最好上过三学期的微积分，包括多元微积分，一学期的线性代数，一门分析类课程，一门统计，一门概率论。
MS in Communication Data Science
1. 开设院系：Annenberg's School of Communication & Viterbi School of Engineering
2. 课程设置：传媒学院和工程学院联合授课，课程一共是32个学分，将媒体、市场营销、传播学等课程与计算机编程基础课程、数据科学、机器学习、数据可视化、人机交互、数据管理和人工智能伦理等课程结合在一起，培养传媒领域做数据分析的专业人才。
3. 就业前景：从报纸到网络、有线新闻等传统媒体迫切需要通过利用新技术传播信息的专业人才，也有很多利用新兴的传播平台进行营销和传播的职业，就业前景很好。
4. 申请难度：通过工程学院申请，需要两个学院同时录取，适合传媒背景或者理工科背景的学生申请，建议申请者本科核心课程GPA3.5+。
MS in Public Policy and Data Science
1. 开设院系：Sol Price School of Public Policy & Viterbi School of Engineering
2. 课程设置：公共政策学院和工程学院联合授课，课程一共是36个学分，其中包含16个学分Data Science课程，16个学分Public Policy课程和一个4学分Capstone。Capstone的研究内容包括地方治理、安全和智慧城市、可持续交通等方面的大数据项目。
3. 就业前景：有一小部分毕业生会继续读博，官网公布就业率是94%，其中38%的毕业生就职于非营利性机构，38%就职于Private Sector，24%就职于Public Sector。
4. 申请难度：扎实的量化背景和丰富的专业相关经历是录取的主要标准，建议本科阶段数学课和分析类课程成绩优异的学生申请，建议GRE数学部分168+。适合统计学、经济学、数学、社会学、公共管理、会计学等本科背景的申请者。
MS in Spatial Data Science
1. 开设院系：Viterbi School of Engineering & Dornsife College of Letters, Arts and Sciences
2. 课程设置：课程和applied data science比较类似，工程学院和文理学院联合授课，考虑到入读学生的多元背景，课程从入门开始教授，适合有空间科学背景但没有计算机背景的学生，也适合有计算机背景但没有空间科学背景的学生。项目时长两年，前三个学期都是由浅入深的必修课，第四个学期要求上一门Data Science选修课，一门Spatial选修课。
3. 就业前景：毕业生有去初创公司或者知名科技公司做数据分析的，也有地理信息系统相关机构，比如城市交通规划中心做数据分析的。
4. 申请难度：需要两个学院同时录取，要求申请者有programming experience或至少学过一年微积分，偏好录取理工科背景的学生。
MS in Environmental Data Science
1. 开设院系：Viterbi School of Engineering & Dornsife College of Letters, Arts and Sciences
2. 课程设置： 课程从基础开始教，由浅入深，不仅强调学生的数据分析技能、教授自然科学核心理论概念等，而且培养学生通过分析数据来解决环境问题，保护地球自然资源的能力。项目开始的时候，学生就有机会参与到USC Wrigley Institute研究环境问题的项目中。
3. 就业前景：大部分毕业生都从事研究或管理环境数据方面的工作，有去高校继续做科研的，有做环境咨询专家的，还有做遥感专家的等等。
4. 申请难度：有环境背景但计算机背景不是很强的学生或者计算机背景强但没有环境管理相关经历的申请者都可以申请，建议理工科背景的学生申请。
MS in Healthcare Data Science
1. 开设院系：Viterbi School of Engineering & Keck School of Medicine
2. 课程设置：核心课程有六门，从入门开始教，难度不大，选修课主要是Data Science和Health Science两个方向，除了学习理论基础以外，也让学生通过参与学校的healthcare data science project训练实操技能。
3. 就业前景：毕业生主要就职于医疗公司、卫生保健组织或者初创企业。
4. 申请难度：适合理工科背景的学生申请，有生物医学背景没有计算机背景或者本科是计算机相关专业没有生物医学背景的学生都可以申请。
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