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【专业讲解】哥伦比亚大学,CMU数据科学硕士Offer全解

外教君学姐 2022-07-26
阅读:150

很多同学来咨询数据科学这个专业,外教君的同学2019 年拿到了来自哥伦比亚大学的DS专业,已经卡内及梅陇商业智能和数据分析的offer。 

 

 

 

今天我们就来讲下这个越来越热门的数据科学专业。

 

什么是数据科学?

 

这两年数据科学已经成为一个快速发展, 为学生提供令人兴奋的职业道路和高级学习机会。

如果才能把大量的数据变成游泳的信息价值被人类所利用,需要通过一系列的收集,统计,整理,分析,挖掘等方法和技术来实现这个过程。

数据科学是一门交叉的学科,包括了统计学,数学,计算机,人工智能,机器学习,数据库,模式识别,可视化技术等多学科的知识。

 

数据科学核心内容

 

我们来看下伯克利大学官方给出的一个数据的life cycle

       

捕获:数据采集  数据录入  信号接收  数据析取  

处理:数据挖掘  分类归并  数据建模  数据摘要

维护:数据仓库  数据清理  数据分期  数据处理     数据架构

交流:数据报告  数据可视化  预测分析  商业智能  数据制作 

分析:探索/验证  回归分析   文本挖掘  定性分析

 

数据科学课程设置


 

一般数据科学专业开设在计算机相关院系下或者商学院下,根据课程的整合,一般分为四大模块:
 

计算机科学能力培养

数学,统计,数据挖掘的能力培养

数据可视化

结合跨界学习

数据科学家常使用的工具有:

      


 

数据科学就业前景/方向

 

Glassdoor连续第三年将数据科学家列为2018年美国排名第一的最佳工作岗位。 随着越来越多的数据变得越来越容易获取,大型科技公司不再是唯一需要数据科学家的公司。

不同行业(无论大小)对数据科学专业人员的需求日益增长,很多公司都因缺乏合格数据科学专家填补空缺职位而受到挑战。

对数据科学家的需求在未来几年没有放缓的迹象。 LinkedIn将数据科学家列为2017年和2018年最有前途的工作之一,以及多种与数据科学相关技能,也是公司最需要的。

我们来看一组由Glassdoor(美国做企业点评与职位搜索的职场社区)和福布斯给出的官方数据:

      

数据科学的三类职业方向:

机器学习  (Machine Learning Engineer)

数据分析 (Data Analyst)

数据科学家 (Data Scientist)

 

数据科学申请要求

 

不少学校对这个专业会有一些先修课程的要求,以NYU的MS in Data Science为例,成功的申请者最好具备以下专业的内容:

Calculus I: limits, derivatives, series, integrals, etc.

Linear Algebra

Intro to Computer Science (or an equivalent “CS-101” programming course): We have no set requirements as regards specific languages, but we generally expect serious academic and/or professional experience with Python and R at a minimum.

One of Calculus II, Probability, Statistics, or an advanced physics, engineering, or econometrics course with heavy mathematical content

 

 

Iva推荐申请美国data science 院校

 

哥伦比亚大学(ColumbiaUniversity)位于纽约市曼哈顿

硬性条件:IBT:no minimum;99分以下需要AmericanLanguage Program;IELTS:no minimum;6.5分以下需要AmericanLanguage Program;CRE:rank 64%+ V and writingsections, and above 81% +Q;GMAT: 不接受

申请需知:截止日期: priority deadline: February 15th. 。

 

宾夕法尼亚大学(Universityof Pennsylvania)位于宾夕法尼亚州费城

硬性条件:IBT:建议100+;Avg:VerbalReasoning: 158;QuantitativeReasoning: 167;AnalyticalWriting: 4;GMAT:不接受

申请需知:截止日期:Cycle1deadline:November 15 ;cycle 2 deadline: March 15

 

杜克大学(DukeUniversity)位于北卡罗来纳州Durham

硬性条件:IBT:90+;IELTS:7.0+;GPA:3.0;CRE:Required;GMAT:不接受

申请需知:截止日期: 02/15/2019

 

斯坦福大学(StanfordUniversity )位于加州旧金山

硬性条件:TOEFL:100+avg:110+;IELTS:不接受;GRE:required, no minimum

Avg:Verbal97%;Quantitative 97%;Analytical Writing 82%;GMAT:不接受

申请需知:January14, 2020


 

东北大学(NortheasternUniversity)位于马萨诸塞州波士顿

硬性条件:TOEFL:79+;IELTS:6.5+;GRE:Required

申请需知:Funding/EarlyAction:January 15

Deadline:

Internationalapplicants (outside the U.S.):May 15;Internationalapplicants (inside the U.S.):July 1

 

纽约大学(NewYork University)位于约州纽约

硬性条件:IBT:建议100+;IELTS:建议7.0+;AverageGRE Quantitative: 167.58;Verbal:157.36  Writing: 3.65;GMAT:不接受

申请需知:截止日期:January 22, 2019

需要完成以下课程:

CalculusI: limits, derivatives, series, integrals, etc;

LinearAlgebra;

Introto Computer Science;

One of Calculus II, Probability, Statistics, or anadvanced physics, engineering, or econometrics course with heavy mathematicalcontent

 

西北大学(NorthwesternUniversity)位于伊利諾州

硬性条件:IBT:95;IELTS:7.5;CPA:3.0;CRE:Required;GMAT:接受

申请需知:截止日期:ScholarshipPriority Deadline: December 1  Regular DecisionDeadline: January 15 11:59PM CST

录取后,需要递交WES

申请材料需要在截止日之前递交

学生最好能够有Quantitative和IT背景

 

康奈尔大学(CornellUniversity)位于纽约州伊萨卡

硬性条件:IBT:100+; Writing 20, Listening 15,Reading 20, Speaking 22;IELTS:7.0+

CPA:3.0;CRE:median80(165) Verbal, 800 (166) Quantitative, 3.50 Analytical.;GMAT:不接受

申请需知:截止日:Round1–December 5, 2018 at 11:59 pm EST;Round 2–February 15, 2019 at 11:59 pm EST

 

南加州大学(Universityof Southern California)位于加利福尼亚州洛杉矶

硬性条件:IBT:90,with no less than 20 on each;IELTS:6.5, with no less than 6 on each band

CRE:Required;GMAT:不接受

申请需知:截止日期:Fall:ScholarshipDeadline) December 15, 2018  ;  final ddl: January 15, 2019*

 

缺乏相关背景的学习推荐一些学习网课资源

Python:
 

Coursera《Python for everybody》

Udemy《Complete Python Bootcamp: Go from zero to hero in Python》

R:

Coursera《R Programming》

Udemy《R Programming A-Z™: R For Data Science With Real Exercises!》

SQL:

Udemy《The Complete SQL Bootcamp》

Statistics & Probability Basics

Coursera《Basic Statistics》

Coursera《An Intuitive Introduction to Probability》