哈佛大学数据科学硕士项目怎么样？

　　1.项目介绍：

　　项目名称：哈佛大学数据科学硕士（MASTER'S IN DATA SCIENCE）

　　项目时长：1年-2年

　　2.申请要求：

　　GRE和GPA没有最低要求，但需要数学、计算机科学和统计方面的优秀成绩。官网上明确说明，要么需要统计或者计算方面的学术研究经历，要么需要其他的个人成就。由此可见哈佛的项目非常注重学术成绩和科研经历。应届毕业生居多，基本都有科研经历。有工作经验的同学本科学术基础也都非常牢固。

　　由于数据科学最近的火爆，这个项目第二届申请人数超过1000人，录取了60人左右，最终有约45名学生就读，录取率在8%-9%左右，和哈佛本科录取率基本持平。

　　3.哈佛大学数据科学硕士项目注重培养学生自主思考的能力：

　　哈佛的数据科学项目很注重培养学生自主思考的能力，学生不仅被要求掌握数据分析的基本技能，更要懂得怎么制定开放性问题，解决问题，和探索问题。而且除了工具和语言，哈佛很注意学生的统计知识基础，平时也会学习很多统计、数学的理论。

　　4.哈佛大学数据科学硕士毕业生技能大幅度提升（以下具体介绍）

　　建立统计模型并了解其功能和局限性

　　独立设计一个实验

　　使用机器学习和优化来做出决策

　　获取、清理和管理数据

　　可视化数据以进行探索、分析和交流

　　团队内部协作

　　提供可重复的数据分析

　　管理和分析海量数据集

　　组装计算管道以支持来自广泛可用工具的数据科学

　　了解并根据政策、隐私、安全和道德考虑开展数据科学活动

　　将解决问题的策略应用于开放式问题

　　5.那么哈佛大学数据科学更加青睐申请者具有哪些背景呢？

　　我们正在寻找通过以下方式证明具备高级计算工作能力的候选人：

　　擅长数学、计算机科学、统计学或科学计算课程；

　　在本科研究中探索计算或统计方法；

　　或通过独特的专业成就。

　　温馨提示：申请哈佛大学硕士课程没有正式的先决条件。然而，成功的申请者确实需要有足够的计算机科学、数学和统计学背景：包括流利地使用至少一种编程语言以及微积分、线性代数和统计推理方面的知识。所以建议申请的同学们一定要及早提升个人背景，尤其是英语能力水平的提升。

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