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美国留学数据科学专业人才有着巨大的市场需求和人才缺口，据麦肯锡全球研究院的报告“大数据:The next frontier for innovation,competition,and productivity”说，“到2019年，能够利用大数据来分析业务和经营管理的人缺口巨大，仅美国就一地就缺少约14万到19万具有深度数据分析能力的人才，150万能利用大数据分析进行决策的管理人员。而且这类人才的短缺才刚刚开始，基础设施建设的有效性、激烈竞争催生的持续创新、公共安全领域对大数据利用的渴求等等都将加大大数据分析人才缺口。那么美研留学热门大学有哪些数据类专业项目？
UCSD Data Science
该硕士项目设在Halıcıoğlu Data Science Institute下，时长1-2年全日制项目，其目标是教授学生成功执行数据驱动任务所需的知识和技能，并为未来的研究人员可以扩展数据科学本身的知识边界奠定基础。为了实现它的目标，数据科学硕士(MS-DS)项目包括两个组成部分：正式课程，以及论文或课程导向的综合考试两种。美研留学大数据专业
Harvard Data Science
就业情况：虽然项目本身没有提供太多的就业辅导，但录取学生本身的实力加上哈佛大学的声誉，本项目的毕业生不论是找实习还是工作都取得了理想的结果，就业公司大多在咨询、金融以及科技领域，包括麦肯锡，Facebook，Nvidia，Apple等顶尖企业，申请博士也有见到MIT,GIT等顶尖名校的offer。
地理位置：波士顿当地就业基本包括咨询公司、买方基金、生物制药企业和科技大厂的分部，但由于是哈佛和MIT这样的名校，硅谷和纽约等地的知名企业也是趋之若鹜地来此招人。
课程设置及class size：由于可以在哈佛和MIT自由选课，这个项目的课程难度可想而知，每届60人左右的class size也保证每个人都有充分的机会了解身边的同学，也不会出现同届同学过度竞争的情况。
Stanford Statistics&Data Science
全美排名第一的斯坦福统计系在几年前也顺应潮流开设了数据科学方向，作为最顶尖的科研型项目，比较偏好学术能力过硬（GPA 3.95+，GRE330+），科研经验丰富，且推荐信出彩（斯坦福校友或教授）的申请人。值得一提的是，前面我们介绍的ICME的DS项目是由ICME和STATS系共同合办的，所以ICME下的DS track和STATS下的DS track课程安排是一样的，只是分属于不同departments，略微不同的可能是，ICME有更为方便的转PhD路径，对于不确定毕业后直接industry还是PhD的同学来说flexible一点。
MIT Business Analytics
在后疫情时代的2021年，毕业生取得了12.7万美元的平均工资，连续5年保持100%的就业率，以及98.2%的留美就业率（由于美国疫情管控放松，回本国就业的人数大大减少），领先其他学校（BA项目基本都在10-11万美元区间内）。
MIT MBAn的就业资源真的特别好，有21.4%的毕业生选择留在Capstone Project的公司继续全职，MBB等咨询公司也有开辟专门的招聘通道，每年定点录取（2021年斩获4个BCG Gamma和6个麦肯锡offer）。最后，每年有41.1%的毕业生进入科技公司就业，即便地理位置不占优势，仍有大量毕业生找到西海岸的工作。MIT提供的平台远超其他同类的BA项目所属的学校，在这里学生可以接触到商业和运筹学领域最著名的教授，身边的博士同学也是世界上最聪明的一部分人。
UPenn Data Science
就业情况：因为其整体学生质量较高，大部分同学都能够顺利找到实习和全职工作，出路也以SDE和DS为主，足迹遍布各类金融和科技公司，尤其是Fintech类企业也会偏爱宾大学子。
地理位置：费城本身就业机会有限，大部分同学都需要去主动寻找纽约、湾区等地域的工作机会，据说career fair参加的公司数量也比较有限，属于需要自力更生的类型。
课程设置及class size：小班授课的方式加上宾大工程学院自由选课的权利，使得整个项目的同学关系也会比较亲密，整个项目选课非常自由，除了DS相关的课程也可以通过多选CS课的方式提升自己的能力，有转码的可能性，课程之外也有很多DS相关的实践训练，以及跟沃顿商学院合作的金融数据研究。
Yale Statistics&Data Science
定位就业和科研皆可兼顾，耶鲁大学统计系的旗下MSDS项目刚刚开始运营两年就交出了一份不错的答卷。本项目的课程安排相当理论，必修课以数学和统计的高阶内容为主，选修课则包括不少机器学习的相关内容，属于重理论、轻应用的典范。就业方面，毕业生基本都找到了如麦肯锡，Meta等名企的工作，PhD申请也见到了如耶鲁本校，斯坦福，和密歇根大学的offer，因此是一个相当有潜力的好项目。
Northwestern Analytics
西北大学的Analytics项目作为行业内最成熟的项目之一依旧处在第一梯队，但其地理位置和就业去向与MIT和UCLA两个新锐项目相比还是略有不足，因此排名下滑一位至第三。
本项目录取标准一直很高，喜欢拥有强量化背景的人，数学统计及工程学科出身的同学更有优势，一至两段高质量的数据相关实习或科研经历和3.8+的GPA几乎是申请者的标配。和UCLA一样，西北大学的这个项目也很喜欢有工作经验的人，但对于business背景的申请者来说，西北远没有UCLA友好。该项目每年仅录取40人左右，是几个顶尖BA项目里规模最小的，其中一半的录取者是有全职工作经验的。由于是最早开设的名校BA项目，西北大学Analytics的校友网络遍布全美，求职方面连续8年一直保持着100%的成功率，不论是在美就业还是回国发展都有很好的出路。
Tier 1.5
Duke MIDS
就业情况：由于这个项目录取了许多非对口专业的同学，因此大部分学生的背景并不是为了传统意义上的数据科学方向准备的，这也导致了本项目的学生对于求职热门的科技公司等职位并不是那么热衷，更多选择加入原本的专业领域尝试用数据科学解决问题。
地理位置：北卡的地理位置不能说好，由于地势偏僻，跟前面的几所学校相比求职知名企业的难度会有所提高。
课程设置及class size：十分小的class size（40人左右），加上自由的选课和两期capstone project的支持，这个项目的设计看起来十分理想。然而仔细阅读curriculum就发现，本项目的目的并不是单纯的培养技术人才，相反，有许多必修的关于communication和ethics有关的课程，因此对于留学生来说留美求职科技金融等公司不算友好。
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UCB Analytics
2022Fall伯克利新开了分析学硕士项目（Master of Analytics），隶属于IEOR部门（Industrial Engineering and Operations Research），也就意味着其核心在于技术及其应用。
从名字可以看得出来，伯克利这个新项目选择了analytics的名称，并非MIT、哥大、UCLA等学校取用的business analytics.这个analytics让我直接想起了另一个神级项目-西北的MSiA（analytics），我相信伯克利此举是有点对标西北的意思的。加上伯克利本身优秀的地理位置+工科的底蕴，可以预计这个项目在短期内会迅速成长，2-3年内bar会达到和西北一样的level，第一届录取数据也说明了这一点（偏好高GPA，3.8+）
Columbia Data Science
就业情况：与NYU类似，大部分毕业生选择进入科技、媒体、金融和咨询公司，由于和NYU DS以及哥大本身的其他项目竞争相似的岗位，经常能听到找工作比较困难的反馈。
地理位置：地处纽约，一年半的项目也覆盖了summer internship，纽约本身的就业机会还是很多的，不管是金融、科技还是医药领域等等都有不错的机会。
课程设置及class size：前文已经提过，虽然这个项目本身质量不错，安排了全面的课程和Capstone Project帮助就读同学提升背景，但由于哥大类似的项目实在有点多，造成了同样的工作机会会有其他学校几倍的人数竞争，再加上近几年的扩招，导致不论是选课还是求职都一位难求的情况。
NYU Data Science
就业情况：毕业生去向以科技，媒体，和金融公司为主，常见的职位有Data Scientist,Data Analyst和Data Engineer，但由于录取人数较多加上地处求职竞争激烈的纽约，数据分析或编程背景较弱的同学可能会感到无所适从。
地理位置：地处纽约加上两年的学制，NYU DS项目的同学有大量的兼职实习机会，可以相当方便地提升数据分析相关的经历，为学习和求职打下很好的基础。
课程设置及class size：由于本项目录取人数较多，学生的水平参差不齐。对于本身编程和统计基础较好的同学来说，NYU DS提供了许多深入了解数据科学理论和应用领域（NLP，云计算，计算机视觉等）的机会。对于跨专业申请或本身相关经历不够多的同学，可能需要花较多的时间在基础的编程和统计课上。
Gatech Analytics
Georgia Tech这个项目和西北大学一样，课程内容比较硬核，下设有Analytical Tools,Business Analytics,Computational Data Analytics三个分支方向，同时具备深度和广度。随着BA就业市场的扩大，本项目的招生人数近两年也在逐年增加，2021届达到了116人，其中仅一半为国际学生。这种本土和国际学生平衡的比例也很好的带动了就业率，连续几年都保持在96%以上，平均薪资也不逊于其他几个地处加州、纽约等大城市的项目，有10.7万美元，超越了疫情前的10.4万美元。
学校地处亚特兰大，有不少非科技行业的知名企业，如Delta航空，奔驰集团，Home Depot等，因此就业机会十分多元，将近一半毕业生的job title是data scientist，其余为data analyst,consultant或data engineer，侧面说明这个项目对技术背景和商科的申请者都很友好。
Tier 2
UChicago Analytics
芝加哥大学的MScA项目已经开办多年，一直以来是一个以就业为导向，适合有工作经验的申请者就读后转换职业方向（如会计/金融转数据科学）的项目，录取标准也比较偏好实习或工作经验丰富的同学(划重点，对工作党尤其友好！之前PH有GPA 3.0录取芝加哥的case，今年又出现了GPA 2.8录取)，过往的就业率也不错，有不少进入BCG Gamma等知名公司的记录。
然而近几年随着本项目的扩招，class size扩大到了100人以上，对中国同学来说不管找实习还是全职工作难度都有所增加(尤其是该项目有工作经历的同学偏多，更有不少公司sponsor来读的人)，加上本项目的知名度在芝加哥以外的地区欠佳，可能更适合以后想回国发展的同学。
JHU Data Science
2019年开始招生，JHU的DS项目创立之初就对标哥大DS.JHU本校有浓厚的学术氛围，也安排了硬核的课程和thesis要求，比较适合想继续读博的申请者。巴尔的摩的地理位置对找工并不是非常友好，因为疫情原因，大部分中国学生还是选择回国发展。本项目的主要优势在于整体成本较低，对陆本和想走科研路线留美的同学来说值得考虑。
CMU MISM/MISM-BIDA
CMU开设在Heinz College下的MISM/MISM-BIDA是一个对于转专业进入数据行业或转码非常友好的项目，课程设置包括编程、商科、数据分析三大类别，录取人数也达到了一届300+学生，其中BIDA方向大约有100人。BIDA的申请比普通的MISM难度会高一些，录取标准上虽然没有最低GPA要求，但是往届BIDA录取的平均成绩在3.8左右，MISM则稍低一些，有工作经验的人也不少。录取时对申请者数学和计算机的背景要求比较高，虽然没有专业背景限制，但有一些选修课及相关项目和实习经历的要求，项目也根据申请者工作经验的不同设置了12个月和16个月的track.
USC Applied Data Science
就业情况：由于本项目的课程设置偏向CS，且其前身data informatics项目是知名的转码好选择，因此很多同学可以选择从事SDE或Data Engineer等工作。从官网的就业数据来看，相当多的毕业生成功进入了FAANG等大厂工作。
地理位置：LA的地理位置十分优越，有众多科技公司的分部，求职硅谷西雅图等地区也很方便，不论是生活还是就业都有保障。
课程设置及class size：录取人数并不多，一直维持在50人以内的规模，加上大量的CS方面的课程，本项目对于进入科技公司可以提供很多帮助，加上较小的规模，比NYU和哥大的DS项目内卷和竞争激烈程度要小很多。
Cornell ORIE-Data Analytics
就业情况：
地理位置：项目是在Cornell大学的纽约分校区，校园比较小，坐落在纽约市Manhattan岛和Queens岛之间的Roosevelt Island，位置闹中取静，安全性较好，交通也比较便利，资源丰富。
课程设置：项目时长为一年，一共30credits，不可以延长，18 credits technical courses+8 credits Studio courses+4 credits electives。ORIE的学生有两个vectors可以选择，课程会有区别。
UCB IEOR
就业情况：找工作的途径主要是handshake和学校&学院每周update至少一次的career email，信息非常多。学校和系里都有非常多的career service和job fair.Handshake上的opening也是非常多，不存在没岗位可投的情况。而且有专门的提供career consulting的老师，可以无数次找她聊人生规划、改简历、改cover letter，给的建议都很实用。个别学生会选择读PhD或者MBA，大部分还是会选择找工作，遍布各行各业，包括商业、医疗健康、信息技术、娱乐、金融、咨询等，都是行业内的top公司：Google,Facebook,IBM,Apple,Amazon,Goldman Sachs,Morgan Stanley,Bank of America,BlackRock,McKinsey,Accenture,PG&E,Edison等。毕业生最受欢迎的岗位为Data Scientist&Data Engineer,Business Analyst.2021年毕业生平均薪资$104,400,平均bonus$19,500。
地理位置：硅谷的地理位置非常不错，但地理优势已经没有疫情前那么明显，因为现在大部分面试都是线上，疫情以前有很多在湾区的startup只在湾区这些学校开career fair。
课程设置：项目时长为1年，分为3个不同的concentration：Management Science&Engineering,FinTech,Intellectual Property&Entrepreneurship Strategy,不同方向的选课不同，concentration下面都会有更细的tracks，可以根据兴趣自由选课。整个项目至少要修满25个学分，8 breadth(leadership)units+5 capstone units+12 technical specialization units.只要选满4门IEOR的课程，剩余的课程选择是完全自由发挥。但是根据在读学生最新的信息，EECS系因为自己funding问题，对MEng的学生去选CS本科生课的权限做出了很大的限制，基本没法选CS的本科课程。
UMich Data Science
项目特色：开设在College of Literature,Science and the Arts之下，课程focused on statistical and computational skills，非常硬核。再加上工学院强大校友网络的加持，非常适合转码或求职MLE/DE等技术岗位的同学。
申请建议：录取上偏好本科专业是数学，统计，计算机，物理，工程等理工科专业的申请者，对量化背景要求高，建议申请者多做一些数据类的科研或实习。
Tier 3
USC Analytics
课程设置：开设在工程学院（Viterbi School of Engineering）下，课程设置偏重数据分析，选课自由，对转专业学生友好。
就业前景：由于课程设置对转码不友好，更适合未来做data analyst的同学。
申请难度：适合以前没有CS或统计基础的同学。录取上偏好理工科背景的申请者。
U of Washington Data Science
就业情况：根据官网上的就业报告显示，本项目毕业生去向几乎全部为科技公司，尤其以start up和各类非一线公司为主，包括eBay,Zillow,Expedia等等，也有少部分毕业生选择进入波音和Allstate等西雅图本地企业发展。
地理位置：西雅图地理位置优越，生活舒适的同时有大量的就业机会，尤其适合想往科技行业发展的同学。
课程设置及class size：课程安排非常固定，数据科学的几个重要的内容，包括数据可视化，编程，数据库等都有涉及，同时也包括一个capstone project，比较适合有其他工作经历，想通过硕士转入数据科学行业的同学申请。课程安排非常固定，数据科学的几个重要的内容，包括数据可视化，编程，数据库等都有涉及，同时也包括一个capstone project，比较适合有其他工作经历，想通过硕士转入数据科学行业的同学申请。
UCLA MEng-Data Science
该项目是21fall新开设的为期一年的就业导向的项目，凭借着DS的热潮和UCLA的title，申请人数已有大幅增加。数据科学领域的学习目标是使学生具备理解大数据所需的实用工具和理论知识，比如Python、深度学习、高级概率推理工具和分布式计算系统。DS课程将侧重于统计、数据挖掘和分析、机器学习、分布式和并行系统来理解和分析大量的数据。
Rice Data Science
项目开设在George R.Brown School of Engineering下，可以提供在线或校内授课。非论文学位，旨在支持跨学科专业人员的需求。课程要求至少修满31个学分。它是一个严格的混合课程，传授学生收集、评估、解释和沟通数据所需的技能，以便在不同的行业做出有效的决策。
CMU Computational Data Science
就业情况：毕业生几乎全部选择直接就业，求职方向以Data Scientist,Data Engineer和Machine Learning Engineer为主，由于隶属于计算机学院旗下，去向基本都是Amazon,Apple等顶级科技公司。美研留学选校
地理位置：匹兹堡生活成本和其他美国大城市相比并不高，是一个适合专注学业的地方；缺点是本地知名企业欠缺，只有一些硅谷大厂的AI/机器人研发分部。
课程设置及class size：课程设置专注于CS相关的应用和理论，对于编程经验不足的同学不友好。
