1、耶鲁大学-USnews：第3

　　专业名称：Master of Science in Statistics and Data Science(统计与数据科学理学硕士)，由文理学院 College of Arts and Sciences (通过研究生文理学院Graduate School of Arts and Sciences申请)提供。

　　项目特点：招生少、无面试、年轻项目、属于STEM项目

　　课程设置：该项目提供包括统计理论的主要领域学习，重点会放在在数据基础、贝叶斯理论、决策理论、非参数统计、渐近、信息论、机器学习、概率论、随机过程、数据分析、统计计算和图形方法等课程中。

　　在完成必修课后，学生可以根据自己的职业发展路径，选修5门课程，例如经济学，工程与应用科学，计算机科学，生物统计等细分领域的深度应用课程。

　　2、美国西北大学-USnews：第10

　　专业名称：在其下设分析学硕士Master of Science in Analytics改名为Master of Science in Machine Learning and Data Science(机器学习和数据科学理学硕士)

　　项目特点：属于STEM项目、不到2年读完、实操性强!

　　课程设置：兼顾高技术含量的课程与强调实践性的实操体验，让学生能够沉浸式地理解数据分析在商业领域的应用。重视评估学生的工作经历和沟通表达能力。

　　中国学生占学生群体的2/3，但总体学生背景比较多元。拥有非常出色的就业服务和成果。

　　3、杜克大学-USNEWS：第10

　　专业名称：Master in Interdisciplinary Data Science(跨学科数据科学硕士)，由iiD和SSRI联合管理。

　　项目特点：综合考察能力、重视跨学教育、招生少、2年制STEM项目

　　课程设置：选课自由度很大，项目希望培养跨学科的人才，能够运用计算与量化策略来提高学生的创新与商业洞察力。因此该项目并非传统重视硬核技术的项目，而更考察和着重于申请人的多元化、实操能力、沟通技巧和团队合作能力。

　　4、哥伦比亚大学-USNews：第18

　　专业名称：Master of Science in Data Science(数据科学理学硕士)，由研究生文理学院和傅氏基金工程和应用科学学院管理。

　　项目特点：招生较多、实习机会多、地理位置好、对国际生友好

　　课程设置：需修10门课，其中包括一个capstone project、六门必修课和三门选修课。开学前有两门必修统计课可以通过考试waive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waive。整体来说前两学期时间非常紧凑，分别需要修四门课;最后一学期上两门课(包括一个capstone project)。课程大多比较偏tech，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)。假如想去选修哥大其他院系的课程，只要自己的辅导员(Advisor)批准就可以。

　　5、纽约大学-USNews：第25

　　专业名称：Master of Science in Data Science(数据科学硕士)，由数据科学中心管理。

　　项目特点：世界首个MS类型的项目、强调先修课程、实用技能要求高

　　课程设置：项目设置侧重于数据科学新方法的开发。先修课要求严格，针对在数学、计算机科学、应用统计方面有较强背景的学生。学生可以选择Industry Concentration(行业分支)，在就读期间有机会将所学知识和技能应用到具体行业。

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