一、项目介绍

　　Data Science顾名思义是对数据的分析和运用，所以大部分被录取的学生，本科背景一般为数学、统计、计算机等专业。如果你的学术背景在这方面有欠缺，是需要多修一些相关的数学(线性代数、概率论等)、计算机编程语言(JAVA，C语言)、统计(SAS，R)等课程。

　　除了Master的学位，institute还有一个Certification 学位，职业导向性的，基本上都是在职的full time工作者，只需要完成4门必修课的学习，无选修课的要求，有部分的学生在完成certification之后会转到master。

　　哥大的MSDS项目隶属于哥大的工学院，是一个结合了统计、CS等多个专业集合的综合项目，所以这个项目也等于同时拥有统计以及CS等多个专业的资源，学生可以选择专业创业或涵盖的学科领域的选修课程，课程与文理研究生院统计系、计算机科学系、以及工业工程与运筹学系联合开设。

　　学制上至少完成30个学分的课程，包含21个学分的必修课和9个学分的选修课。大部分学生会在3个学期，也就是一年半把项目读完。

　　二、课程要求

　　项目需修10门课，其中包括一节capstone project、六节必修课、和三节选修课。开学前有两门必修统计课可以通过考试换成其他选修课，有部分必修课也能申请根据本科已上的相关课程来选择。整体来说前两学期时间非常紧凑，需要修四门课;最后一学期上两门(包括一节capstone project)。课程大多比较偏技术类，适合想通过研究生加深专业知识的同学。 必修课主要来自计算机相关课程(algorithms, machine learning, computer systems)和统计相关课程(probability and statistics, statistical inference and modeling)。

　　选修课覆盖领域十分广，其中较为欢迎的有NLP，deep learning, casual inference等;如果想修其他学院的课程可以提交申请，十分方便。

　　三、就业情况

　　根据哥伦比亚大学官网发布的信息，2021年毕业的同学们任职于阿里巴巴、苹果、百度、谷歌、华为、美国运通、法国巴黎银行等等。该项目学生在学习期间，将获得学院教授和职业发展中心提供在寻找实习、 工作、在新的领域建立关系网，或是打磨技术能力方面的全力的帮助。数据科学研究院的学生在毕业 3 个月内几乎 100%找到了实习或全职工作。

　　凭借在金融、医疗保健、咨询和技术方面的背景，以及严谨的跨学科学习， 该项目的学生拥有独特的优势，使他们可以在不断发展的数据科学市场中取得成功。高录取门槛激起众多公司对该项目学生的兴趣，也促成该项目来自纽约、旧金山湾区、西雅图、芝加哥、华盛顿特区、波士顿以及世界各地的公司结成合伴关系。

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