1、Harvard(哈佛大学)

　　哈佛大学的数据科学项目开设在SEAS(School of Engineering and Applied Sciences)下的IACS(Institute for Applied Computational Science)学院内。

　　项目自2018年开设，相对较新，但因该项目由统计系和计算机科学系联合开办，所以课程、教授都还比较成熟。

　　录取难度十分高，非常注重数学、计算机、统计方面的学术成绩和科研经历。

　　这个项目十分偏好数学基础扎实，综合能力全面，且有丰富科研经历的学生，录取者的专业从计算机，应用数学，经济甚至心理学都有涵盖。

　　2、Columbia(哥伦比亚大学)

　　哥伦比亚大学的DS项目还是十分成熟的，保持了非常高的水准，因为此项目开设时间长，已经招收了很多届学生。

　　此外，项目本身课程安排非常合理，能帮助编程基础不足的学生补齐短板，又提高了学生在data science方面的知识水平。

　　同时，该项目也安排了很多求职的机会，录取难度居中。

　　3、Stanford(斯坦福大学)

　　斯坦福大学的数据科学项目也同样十分成熟，就业前景光明，身处硅谷福地，是天时地利人和的完美项目之一了。

　　其相关专业共有两个，一个是统计系下的Data Science track，还有一个是ICME(Institute for Computational & Mathematical Engineering)的数据科学，课程设置也比较像，差距在于录得人背景不太一样。

　　前者更看重数学与物理背景，且相当看重你的Research Experience，而后者则相对而言对申请者更友好一些。

　　两个项目的数据科学课程的课程要求完全相同，基本由统计、数学与计算机这些领域涵盖，学生可以根据自己的情况安排学习进度和计划，同时享受斯坦福提供的大量学术资源。

　　录取难度则是非常的大，每年大概只录取3-6人。

　　4、CMU(卡内基梅隆大学)

　　卡内基梅隆大学是出了名的计算机神校，其Computational Data Science开设在School of Computer Science – SCS下面。

　　MCDS项目包含了三个track：System Track(系统方向), Analytics Track(分析方向)和HCI Track(人机交互方向)。

　　申请数量一直居高不下，1000+人申请，录取人数却保持在60左右。

　　录取学生的本科专业基本包括在计算机、数学、统计三个学科，相对更加适合以计算机本科的同学申请。

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