数据科学是一门交叉的，涉及到很多的领域包括统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多的知识。大数据时代的到来，为各个科学领域带来了新的改革。也有很多同学期望申请美国数据科学研究生，今天前途出国的小编就总结一些资料，希望能帮助到有需要的同学。
大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数美元了。数据科学较为热门的就业方向主要有：机器学习工程师（Machine Learning Engineer）、数据分析员（Data Analyst）、数据科学（Data Scientist）。目前综合排名0的院校中有超过80%的院校开设了数据科学项目，其中大多数开设在统计系下，也有开设在计算机系下，或者统计系和工程学院联合授课。
数据科学较常见的名称是Master in Data Science，也有部分学校命名为Master in Analytics，基本就这两类命名方式。在学制上，所有数据科学项目都是1-2年完成，3个学期毕业，即秋季-春季-秋季这种学制安排较为常见，多数项目毕业要求为30个学分，修完10-12门课程毕业。基本只提供秋季开学，只有约翰霍普金斯等少数几个学校提供春季开学。
热门院系推荐上，有哈佛大学，项目隶属SEAS工程与应用科学学院(School of Engineering and Applied Sciences)下的IACS (Institute for Applied Computational Science)学院内。这个项目成立于2018年，是一个相对较新的研究生项目，由统计系和计算机科学系联合开办。该项目重点关注可复制数据分析、协作问题解决、可视化与通信，以及数据科学涉及的安全和伦理问题等话题。该项目面向应用科学，对coding要求较高，需要至少精通一门编程语言，如Python, R 等，并对计算机科学有基本认识。建议有CS，统计和数学背景的同学进行申请。
哥伦比亚也开设了数据科学项目，学生有机会与业内的合作伙伴公司和世界的教授互动。学生也可以选择以创业为重点的选修课程，或选择其中一个课程中心涵盖的领域。数据科学项目由文理院校统计系，工程与应用科学学院计算机科学系，和工业工程与运筹学系联合开设。数据科学项目为期一年，毕业需要30学分，项目课程由计算机科学必修课、工程学必修课、统计学必修课和选修课组成。
杜克大学开设Master in Interdisciplinary Data Science （MIDS） ，该项目是由 Information Initiative 研究院和 Social Science Research Institute 社科研究院两个机构在2018年开始合办。课程 2 年制，必修课课程很硬核，required summer internship 和 One-year capstone project 都有。项目规模非常非常小，每年录取 25 人到 30 人，其中中国国籍的学生有 20% - 30% 左右。课程设置非常灵活，学生们可以根据自己的兴趣和职业目标定制课程。学生可以在机器学习、数据可视化、自然语言处理等前沿领域内选择自己感兴趣的课程。
以上就是前途出国小编为大家总结的一些美国数据科学硕士的相关信息，希望对大家有所帮助，祝愿大家都能申请上心仪的院校。
