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25fall美研最后冲刺！这些数据科学DS项目仍开放！

无忧留学 2025-02-18 17:44:00 阅读量：9462

数据科学专业持续成为STEM领域的热门方向，AI、生成式技术的爆发进一步推高了需求。未来十年内，数据科学领域将保持强劲的增长势头，为毕业生提供广泛的就业前景和职业发展空间。

数据科学：高薪热门，人才需求大

数据科学专业之所以如此热门，高薪待遇无疑是重要原因之一。在美国，数据科学相关岗位的薪资水平十分可观。以数据科学家为例，其基础薪水的中位数可达13万美元左右，数据架构师及数据和分析学经理等岗位年薪也超10万美元。国内同样诱人，一线城市大厂或金融科技公司应届生起薪15-30万元/年，资深人才年薪可达40-80万元，部分顶尖人才（如算法专家）年薪更是超百万。

同时，各行业对数据科学人才需求旺盛。数字化转型加速下，金融、医疗、零售等各行业均依赖数据分析优化决策。AI、物联网等技术普及带来海量数据，专业人才缺口巨大。据统计，全球大数据人才缺口达150万，中国同样面临挑战，且未来缺口将持续扩大。因此，数据科学毕业生备受企业青睐，吸引众多学生投身该领域。

美研数据科学DS项目

美国的数据科学硕士专业融合了数学、统计学、计算机科学、机器学习、数据库管理、人工智能以及可视化技术等多元化知识，旨在培养全面的数据科学人才。

众多顶尖美国大学，如哈佛大学、斯坦福大学、耶鲁大学、卡内基梅隆大学、约翰霍普金斯大学、西北大学、宾夕法尼亚大学等都开设了数据科学硕士专业，拥有优秀的师资力量和教学资源。

申请要求新变化

学术背景：

在学术背景方面，美国大学对数据科学硕士专业申请者的本科专业背景要求更加细化。学校越来越看重申请者是否具有数学、计算机等相关学科的背景。这是因为数据科学是一门交叉学科，需要综合运用数学、统计学、计算机科学等多方面的知识和技能。

此外，学校对先修课程的要求也有所改变。除了数学和计算机相关的基础课程外，一些学校还要求申请者具备数据挖掘、机器学习、数据库等方面的先修知识。例如，南加州大学的数理数据科学理学硕士项目，申请该专业的先决条件包括必须修读多元微积分、线性代数、概率论课程，还建议修读统计学、基础优化知识以及 Python/R 编程课程。

标化考试：

以往，GRE/GMAT成绩在申请中占据着重要地位，是学校评估申请者学术能力的关键指标之一。然而，如今部分学校开始放宽甚至取消了对这些考试成绩的要求。

以南加州大学为例，其多个数据类专业硕士项目在2025秋入学申请中不要求GRE，包括商业分析硕士、应用数据科学硕士、分析学硕士、通信数据科学硕士、空间数据科学硕士、环境数据科学硕士以及医疗保健数据科学硕士。

竞争格局剖析

名校竞争激烈：

哈佛大学的数据科学硕士项目每年的申请人数大概在1500+，而每届录取人数约为40-60名，录取率仅在6%左右，申请难度极大。从录取学生的背景来看，平均GPA高达3.9，他们往往拥有丰富的科研经历和出色的实习表现。

斯坦福大学的数据科学相关项目同样竞争激烈。其统计与数据科学硕士项目每年招生仅40人左右，录取率极低。学校不仅要求申请者具备高CGPA，还十分重视前置课程的单科成绩。申请者通常需要在数学、统计学、计算机科学等相关课程中取得优异的成绩，例如微积分、线性代数、概率论、统计学、编程等课程。此外，学校还会关注申请者的科研能力和创新思维，要求申请者提供相关的科研项目经历和成果。

新兴项目的机会：

与名校激烈的竞争形成对比的是，一些学校新开设的数据科学硕士项目为申请者提供了更多的机会。这些新兴项目申请难度相对较低，主要是因为它们刚刚开设，知名度相对较低，还没有被广泛认知。此外，为了吸引优秀的学生，学校在招生政策上可能会相对宽松，对申请者的背景要求和录取标准也会相对灵活。

例如，康奈尔大学25fall新开的数据科学与决策分析硕士项目（Master of Engineering in Data Science & Decision Analytics），要求申请者具备一定的技术基础，包括完成线性代数、中级概率与统计、微积分以及编程课程，要求雅思7.0或托福100，不要求GRE。