一、美国留学为什么要慎选数据科学专业

　　1.岗位少:只有大公司才设置相应的数据科学岗位。仅为 SDE岗的1/10-1/20:

　　(1)Visa Software Development Engineer vsData Scientist = 19k:1.1k

　　(2)第一资本(Capital One) SoftwareDevelopment Engineer vs Data Scientist =26k:3.3k

　　2.进大厂难:大厂的数据科学岗位99%只对拥有博士学位的人开放。

　　3.职业前期发展难:数据科学职业在初期发展时会面临一些挑战，但后期的发展前景较好。

　　4.学习难度较大

　　多学科知识要求：数据科学是一个交叉学科，涉及到数学、统计学、计算机科学以及特定领域的专业知识等多个学科。学生需要掌握大量的理论知识和技能，如高等数学、概率论与数理统计、线性代数等数学知识，编程技能如 Python、R 等，还需要了解机器学习、深度学习等算法原理，学习压力较大。

　　技术更新快：数据科学领域的技术和工具发展迅速，新的算法、框架和模型不断涌现。例如，深度学习领域近年来不断有新的模型架构提出，如 Transformer 及其一系列变体。从业者需要不断学习和更新知识，以跟上行业的发展，这对一些人来说可能会感到吃力。

　　二、美国数学科学专业院校难度梯队

　　一级难度

　　威斯康星大学麦迪逊分校数据科学硕士

　　WISC MS Data Science

　　南加州大学应用数据科学硕士

　　USC MS in Applied Data Science

　　东北大学数据科学硕士

　　NEU MS in Data Science

　　范德堡大学数据科学硕士

　　Vanderbilt MS in Data Science

　　二级难度

　　芝加哥大学应用数据科学硕士

　　UChicago MS in Applied Data Science

　　卡内基梅隆大学信息系统管理硕士 - 商业智能与数据分析

　　CMU Master of Information Systems Management - Business Intelligence & Data Analytics (MISM-BIDA)

　　约翰霍普金斯大学数据科学

　　JHU MSE in Data Science

　　加州大学尔湾分校数据科学硕士

　　UCI Master of Data Science

　　莱斯大学数据科学硕士

　　RICE Master of Data Science

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