1、哥伦比亚大学Columbia University

　　该项目处于美国数据科学硕士申请难度的第一梯队。该项目为期1年，学生共需修读30个学分，无需撰写毕业论文。该项目开设获得专业成就认证必需的四门基础课程，学生可以在此课程基础上将数据科学技术运用于各自的兴趣领域。

　　该项目要求申请者拥有一定的数学及编程基础，最好学过微积分、线性代数、计算机编程等课程，没有强制性的工作经验要求，有的话也会为申请者加分。需要递交GRE成绩，托福105+、雅思7.0+，GRE320+。比较prefer 有理工科背景，扎实掌握着数学、统计、或电脑编程技能的学生。

　　项目的学生将有机会从事包括毕业项目在内的独创研究，并与行业合作伙伴以及教学人员沟通互动。毕业生可以选择金融等服务领域工作，也可以选择偏向技术的IT企业。

　　2、杜克大学Duke University

　　项目为期2年，该项目致力于培养一批能够使用计算策略来激发创新能力和洞察力，并且善于定量思考的新型领导者。旨在培养学生成为能给任何领域做出贡献的数据科学家，通过跨学科训练与团队合作科学实验的经验促进学生更好地利用数据的力量。项目规模不大，每年招收25-35名学生。

　　申请要求方面，不强制要求申请者有数学、计算机等专业背景，但是最好要学过微积分、线性代数、统计等数学方面的课程。需要递交GRE成绩，托福90+，雅思7+。毕业生去向良好，实习就业机会较多，从事的领域以计算机科学，金融，生物科学等领域居多。

　　3、宾夕法尼亚大学University of Pennsylvania

　　数据科学硕士项目为期一年半至两年，将有关机器学习、大数据分析与统计学等核心课题的前沿课程与多样化的选修课有机结合，给予学生选择在特定的目标专业领域内应用技能的机会。项目包括基础课程及数据科学应用领域的实习。要求提供GRE，无最低分数要求。托福100，雅思7.5。毕业生就业形势良好，就业率较高，可以进入工程技术、咨询、决策等领域。

　　4、西北大学Northwestern University

　　西北大学分析学理学硕士项目(MSiA program)由西北大学工业工程与管理科学学院开设，为期15个月。该项目的核心课程由统计学、机器学习、优化、数据库、数据处理组成，每一门课都已之前的课程为基础，强调在商业实际中的学术研究。

　　申请要求方面，需要提供GRE分数，要求托福95+，雅思7.5+。适合本科工程、商学、计算机科学、数学、信息科学技术专业背景的人士。该项目面向商业，加上课程时间较短，有很多的实习机会，大部分学生毕业后选择直接工作，毕业生多进入金融领域。

　　5、南加州大学University of Southern California

　　南加州大学计算机(数据科学)理学硕士给学生提供了一个核心计算机科学和专业背景的算法，统计，和系统的专业知识的获取、存储、访问、分析和可视化大型异构和实时数据与多样化的现实世界的领域包括能源、环境、卫生、媒体、医药、和运输。

　　项目需要修满32个学分，要求课程读完GPA不低于3.0，班级规模较小，每年招收20-30人，偏向于理论研究方向。要求申请者提供GRE，托福90-100(单项不低于20);雅思6.5-7(单项不低于6)，GPA3.0以上。该项目的毕业生可进入微软、百度等世界500强的企业机构。

　　6、卡内基梅隆大学Carnegie Mellon University

　　卡内基梅隆大学的计算机科学专业排名在全美数一数二，与斯坦福、麻省理工起名，其数据分析与处理技术也名列前茅。本校的硕士项目有三个核心方向可供学生选择：商务智能、数据分析和信息技术。

　　项目培养的目标是要培养学生跨领域具备商业处理分析与预期建模、GIS地理信息定位与分析、分析报告、市场细分分析、数据可视化。卡梅全球顶尖的实验室也为学生提供了绝好的学习与实践机会(Heinz College’s iLab )，并且有固定的企业实习项目，为就业做了充足的准备。

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