推荐|美国大学数据科学硕士好的10所院校

　　美国大学数据科学硕士好的大学不少，但是，首先你要知晓美国大学数据科学硕士课程的定义，其实该课程为您提供收集和分析大量信息以做出有见地的决策所需的所有技能。

　　美国数据科学课程涉及多个学科的课程，例如用于解决复杂问题的统计学、数学和计算机科学。这些程序有助于培养收集和分析本质上不同类型的数据并识别数据集中的模式和趋势所需的编程技能、数学、统计和计算方法。

　　大多数美国大学数据科学硕士学位课程可以在18个月到3年的全日制课程中完成。越来越多的项目正在推出兼职选项，例如华盛顿大学。这为专业人士提供了绝佳的机会。下面是美国大学数据科学硕士好的10所院校推荐！

　　1、哥伦比亚大学

　　在哥伦比亚大学，数据科学硕士是数据科学研究所的一部分。这个独特的项目将数据技术应用于学生感兴趣的领域，并隶属于哥伦比亚大学的其他 11 个研究生项目。学生将进行原创研究，最终完成一个顶点项目。该计划包括 30 个学分和各种选修课，包括：网络安全、数据媒体和社会、金融和商业分析、健康分析和智慧城市。

　　2、康奈尔大学- 纽约伊萨卡

　　应用统计学专业研究硕士 (MPS)(选项 II：数据科学)

　　生物统计学和数据科学

　　硕士课程康奈尔大学提供应用统计学专业研究硕士 (MPS)(选项 II：数据)科学)。参加该计划的学生将获得世界一流的应用统计学培训，并在获得SAS认证的同时打下坚实的理论统计学基础。本课程的学生将完成一个真实世界的数据分析项目。该学位的主要组成部分是核心课程和深入的MPS项目。

　　3、杜克大学——北卡罗来纳州达勒姆

　　跨学科数据科学硕士 (MIDS)

　　杜克大学提供为期两年的跨学科数据科学 (MIDS)硕士课程。学生将完成八门核心课程，涵盖机器学习、数据整理、数据库管理、团队管理、统计、数据通信、分析思维和道德等关键主题。此外，学生选择大约八门选修课，以在他们选择的重点范围内进一步提高他们的专业知识。

　　4、卡内基梅隆大学 - 宾夕法尼亚州匹兹堡

　　计算数据科学硕士 (MCDS)

　　该(MCDS)课程为学生提供处理下一代大数据的技能。三个专业包括：系统、分析或以人为本的数据科学。学生与行业领导者合作完成一个顶点项目。他们还利用国际挑战赛作为获得经验和扩大投资组合的一种手段。

　　5、布朗大学 - 罗德岛普罗维登斯

　　数据科学硕士课程

　　学生可以获得数据科学硕士学位，作为布朗大学数据科学计划的一部分。为了通过该计划，需要九个学分以及一个顶点项目。顶点项目允许实践经验，并且应该需要至少180小时的工作才能获得一门课程的学分。

　　6、达特茅斯大学– 黎巴嫩，新罕布什尔州

　　QBS健康数据科学理学硕士

　　在达特茅斯的Geisel医学院，为期15个月的QBS健康数据科学理学硕士课程在大数据争论、数据库领域建立数据科学的核心技能编程、高性能计算、数据可视化、探索性统计、统计建模和机器学习。所有课程都培养学生的口头、视觉和书面技能。要从该计划毕业，学生必须完成 9 门必修课程，其中包括整合所有所学知识的顶点课程。学生必须在居住的5个季度内最多选修9门选修课。暑期实习也可以。

　　7、乔治华盛顿大学- 华盛顿特区

　　数据科学理学硕士

　　在乔治华盛顿大学，学生可以参加数据科学理学硕士课程。这是一个跨学科的课程，涵盖六个不同的专业。该计划的参与者与 DC 地区的主要组织合作。该计划提供解决问题、沟通和团队合作技能的实际应用，并以具有现实世界经验的顶点项目结束。一对一辅导也适用于所有学生。

　　8、乔治城大学- 华盛顿特区

　　分析理学硕士，数据科学专业

　　乔治城分析硕士课程的学生在数据分析基础知识方面积累了扎实的知识，然后增加了可视化、大数据计算和机器学习方面的技能。重要的软技能，如沟通、团队合作和解决问题的技巧，是整个培训的一部分。学生完成五门核心分析课程和五门选修课，使他们能够通过分析、计算机科学、数学与统计学、经济学、生物统计学、公共政策、商业等方面的选修课来定制他们的课程。该计划与整个华盛顿特区的行业合作伙伴建立了牢固的关系，并定期举办研讨会、讲习班和招聘会，为学生的实习和研究生就业做好准备。该计划的毕业生从事商业智能等领域的职业。

　　9、哈佛大学- 马萨诸塞州剑桥

　　数据科学理学硕士

　　哈佛大学最近宣布开设新的数据科学理学硕士学位。该学位将由计算机科学和统计系的教师指导，将设在约翰·A·保尔森工程与应用科学学院 (SEAS) 的应用计算科学研究所 (IACS) 内。

　　10、伊利诺伊理工学院- 伊利诺伊州芝加哥市

　　数据科学硕士

　　在伊利诺伊理工学院的数据科学硕士课程中，学生将成为全面发展的数据科学家。他们在高层次上学习基础数学、统计学和计算机科学，学习如何将它们应用于现实世界的问题，并掌握与不同客户和合作者的有效沟通。学生学习质疑基本假设和重新表述问题，探索和改进可用数据的结构，创建和评估模型，得出结论，并确定如何在现实世界中有效地使用他们的发现。所有参与者与来自行业和非营利组织的合作伙伴一起执行一个实习项目。

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