不知不觉间，2021年也已过去将近一半的时间了，对于想要进行2022年留学申请的同学们来说，现在已经是要着手于选校工作的时刻了。
如果到现在还没有确定方向的话，最好的办法就是尽快咨询专业人士，根据自身的学业背景，找到匹配的专业方向。
在前不久明德立人发布的2021年研究生申请战绩中，曾提到今年申请季几大热门专业分别为：商业分析、计算机科学、数据科学、金融工程及金融数学。
而今天，小德就为大家详细介绍一下在大数据时代新兴而起的热门“交叉学科”——数据科学（DS）。
DS是指通过挖掘数据、处理数据、分析数据，从而获取数据中潜在的信息和技术。因此该专业普遍被开设到了计算机或统计学院之下，课程设置明显更侧重于培育学生利用计算机进行数据分析的能力。
在DS的课程内容中，计算机（Computer Science）领域的知识占比超过一半，其余部分由统计学（Statistics）与应用（Application）知识平分。
在美国攻读DS毕业后的职业头衔，一般会分为Data Scientist（数据科学家），Data Engineer（数据工程师）与Data Analyst（数据分析员）三种。
Data Scientist的主要工作内容是建立统计模型，设计实验（A/B Testing）与发现data insight等；
Data Engineer的主要工作则是建立数据科学的pipeline；
而Data Analyst则主要负责数据处理，简单的分析和可视化。
此外，“数据科学家”也被称之为是21世纪最性感的职业。
为什么？
因为“多金”啊！
在美国知名求职平台CareerCast公布的The 10 Best Jobs of 2019 中，数据科学家排在第一。
而在美国权威工资收入调查机构PayScale公布的数据中显示，数据科学家的平均收入已接近10W美金年薪。
由此看来，DS项目在每一年申请季中的火爆程度，也就并不令人意外了。
那么到底有哪些学校的DS项目尤为强势，或备受国内留学生们的青睐呢？
小德今天就来为大家例举一些。
哈佛大学
哈佛大学的DS项目开设在SEAS(School of Engineering and Applied Sciences)下的IACS(Institute for Applied Computational Science)学院内。自2018年正式开设，相对较新，但因该项目由统计系和计算机科学系联合开办，所以课程、教授都还比较成熟。
该项目可以在哈佛和MIT自由选课，且每届仅为40人左右的class size也保证每个人都有充分的机会了解身边的同学，不会出现同届同学过度竞争的情况。
当然，可想而知，哈佛大学DS项目的录取难度也因此非常的高。
项目相对更为偏好数学基础扎实，综合能力全面，且有丰富科研经历的学生，往届录取者的专业从计算机，应用数学，经济甚至心理学都有涵盖。
宾夕法尼亚大学
宾大的DS项目（DATS），开设在工程学院之下，该学院以出色的学术课程以及实用的设计与研究经验享誉全美。
宾大数据科学项目于2017年创办，整体学生质量较高，就业情况也很可观。
仅有30人出头的班级大小加上宾大工程学院自由选课的权利，使得在这个项目就读的同学可以通过多选CS课的方式提升自己的综合能力。
该计划的10个课程单元分别由基础、必修核心课与技术&深度领域选修课（至少三类）组成。
核心课程包括大数据分析、机器学习、现代数据挖掘、线性代数等。
丰富的课程选择加上学校能提供的大量金融及商业方面的数据分析和研究的机会，使得这个项目给就读学生的资源相当丰富，更何况该项目亦是炙手可热的STEM项目。
在录取方面，虽然并没有严格的工作经验与先修要求，但具备数据科学相关实习或工作经历的同学会与项目更加匹配，从而在竞争中更具优势。
哥伦比亚大学
哥伦比亚大学的DS项目是结合了统计、CS等专业资源开设了的一个项目，项目十分成熟，时长为一年半，一共需要修30个学分。
项目的核心课程主要是由CS和统计两个部分组成，其中CS部分主要学习的是算法以及并行计算系统方面的知识，统计方面的教学则以机器学习和统计推断两部分为主。
哥大的DS项目在选修课方面也非常自由，同学们可以自由选择全校所有的课程。不过需要注意的一点是哥大很多热门课程的申请人数非常多，很可能会waitlist，需要提前进行合理规划。
此外，项目本身课程安排非常合理，能帮助编程基础不足的学生补齐短板，又提高了学生在data science方面的知识水平。同时，该项目也安排了很多求职的机会，录取难度居中。
由于哥大的DS项目开设时间很长，已经招收了很多届学生，因此拥有着不错的校友资源。
而哥大所位于的纽约曼哈顿，则也是美国对DS人才需求较大的地区，从数据分析员到数据科学家，纽约城都为你搭建了一座无比光明的舞台。
纽约大学
说完了哥大的DS，我们当然也不能忘记他的“同城老对手”——NYU（纽约大学）啦！
作为世界上最早的授予学位的数据科学计划之一，NYU的CDS（数据科学中心）由Yann LeCun博士于2013年创立，以响应学术界、工业界和政府对数据科学家日益增长的需求。
创立时间早所带来的好处，便是NYU的DS项目在业内早已开拓了完善的资源市场，与雇主之间的联系也非常紧密，这一点对于学生的毕业求职非常关键。
NYU的DS项目必修课质量都非常高，第一年同学们就需要学习Intro DS、Stats、Machine Learning、Big Data等硬核课程。
此外NYU在选修课方面也给予了同学很大的自由度，从Stern商学院到泛CS的课程都是可选的，并且并不难选上。
在另一方面，NYU地处于纽约曼哈顿中心，大学在设计的时候也并没有使用院墙将学校与城市隔离开来，而是将校区和整个纽约市融为了一体。
所以NYU在平时可以充分利用纽约市的大量资源，纽约丰富多元的生活方式，繁荣的商业资源，为学生提供了大量实习，实践和探索的机会，这样的优势对于数据科学领域的学生来说则无疑更为明显。
卡耐基梅隆大学
CMU拥有全美乃至全世界最大的计算机学院。对于一般的美国院校来说，计算机科学只是设置为一个系，然而，CMU对CS的建设非常有诚意，直接就开设成为了一个院：School of ComputerScience。
而CMU的数据科学项目（Computational Data Science）便正是开设在了School of Computer Science – SCS之下。
CMU的MCDS项目共包含了三个track可供学生选择：System Track（系统方向）, Analytics Track（分析方向）和HCI Track（人机交互方向）。就读学生以中国和印度同学为主，diversity比较小。
不过碍于CMU的“神校”特质以及超强的雇主声誉，此项目的申请数量近年来始终居高不下，每年都有超过1000人进行申请，但录取人数却保持在60左右，录取难度极大！
录取学生的本科专业则基本包括在计算机、数学、统计这三个学科。
关于DS申请：
对于DS名校项目申请而言，往往对申请者的专业背景要求比较高，申请人需要具备出色的数学基础和编程能力。
虽然统计、数学、应用数学、金工等注重量化的专业也都符合申请条件，但一般来说，DS项目最青睐的本科专业是依然是CS。
常见的先修课程则包括：微积分、线性代数、统计、计算机编程基础（Python、R等）、计量经济学与概率论。
关于录取条件，我们则可以以NYU的DS项目举例。
在2020年的录取数据中显示，该项目录取者的平均GPA为3.75，平均GRE量化成绩则为166.96，可见学术门槛还是比较高的。
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