申请|这就是每年几万人申请的 Data Science data|申请|ds|商

DS，DS 又是 DS ，关于 DS 申请的问题，我每天大概会收到无数条。
如果说工科生有着望尘莫及的技术学术壁垒，商科生混的是蔑视群雄的牛人圈子，那 DS 这个可工可商的专业简直得天独厚，想不火都不行。

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因为这些想申请 DS 的同学，他们对于 DS 项目的申请情况、录取要求和就业方向有着诸多疑问，所以，为了更全面地回答这些问题，才有了以下这篇文章。

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(图源网络）
01关于 DS 你应该知道的事
首先，如果你对 DS 这个专业不太了解，下面我为你整理出了一些 DS 项目的基本信息：
01 简单讲讲 DS
DS 全称 Data Science（数据科学），看看这个专业的名字，很明显它是大数据时代孕育的孩子之一，如果从课程内容的设置上来讲，它一般会涉及数学，概率模型技术和理论，机器学习，计算机编程，统计学，数据工程，模式识别和学习，可视化，不确定性建模，数据仓库，以及从数据中析取规律和产品的高性能计算。
不过这里我们讨论的主要是纯纯的 DS 项目，DS 和其它学科交叉的项目暂时不涉及。

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(图源网络）
02 DS 为什么会热门？就业方向在哪？
这个专业为什么会热门，其实看了开头你应该大概会有个概念：工、商两科通吃，还有专业技能壁垒，可以玩大数据进大热的互联网企业的核心部门，可以往高精尖的人工智能行业发展，甚至可以成为学术圈的风云人物。
关于就业方向，如果说 BA 是商业和数据交叉而来的一个专业，很多学生毕业后会选择到金融相关行业发展的话，那么 DS 则是数学、统计学以及计算机科学的交叉专业，一般设在工学院或数学院下，除了金融业，毕业生可以往更多的行业方向发展。

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(图源： O’REILLY 2017 Data Science Salary Survey）
关于 DS 毕业生的就业方向，一般有 Data Scientist 、 Data Engineer 、 Data Analyst 这三个主流选择，也就是说 DS 专业毕业生是就业面非常广的数据分析人才，除了可以选择商业场景中的数据分析工作（比如商业/金融分析师），还可以往科研道路上走走，成为数据科学家或者数据工程师，到互联网大厂（比如微软、谷歌、亚马逊等）去负责云端大数据或者企业大数据分析。
好了，入门级科普到此结束，下面是进阶的项目盘点，我把一些具有代表性的项目罗列给大家，已经和 DS 看对眼了的朋友可以了解一下有哪些热门项目可以选择。
02美英法各大高校年年申请人数爆棚的DS项目
就美国这片大地而言，DS 就是传说中热门的 STEM 专业，所以我盘点了一下美国比较经典或热门的 DS 项目，以下排名不分先后。
01哥伦比亚大学Data Science
哥大的 DS 项目学制一年半，课程设置横跨统计学和计算机，在校期间会学习 Python、R 语言等编程语言，和 CS 联系比较紧密，还可以优先和 CS 的同学一起选课。
选修课则有偏向金融、机器学习或生物方向等等不同侧重点的课程。

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(图片来源：哥大官网）
这个项目对中国学生还是比较友好的，海本陆本的学生大概占 40%，毕业生就业较多会选择金融相关方向，也有很多学生投身于其它的行业方向。
02斯坦福大学M.S. in Statistics：data science
斯坦福的 DS 项目的核心课程围绕在帮助学生培养强大的数学、统计、计算和编程技能上，学制一般是 2 学年，需要 4-5 个 quarter 来完成学业；
这个项目的申请难度比较高，通常在几百个申请者中只招收 10 个人左右，申请者需要有比较强的理工科背景，而很多学生毕业后会向着读博搞科研的方向发展。
03卡耐基梅隆大学 CMUMaster of Computational Data Science
CMU 这个项目现属于 Language Technology Institute（LTI），是 CMU School of Computer Science（SCS）努力打造的旗帜性项目。这个项目的 BOSS 之一，是领导 CMU 的团队和 IBM 合作研发了大名鼎鼎的机器人 WATSON，听起来就超级厉害。
项目申请难度也是很高，超过千人申请的同时只录取几十人，但是毕业生就业情况非常好，许多学生就职于脸书、谷歌、亚马逊，也有很多学生顺利进入了博士阶段的学习，超赞！

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(图片来源：CMU 大学官网）
04 纽约大学 NYU Master’s in Data Science
NYU 的 MSDS 项目一般是 2 年学制，需要完成 36 个学分，课程关注于统计学、编程技术等理论的现实应用，也有很多和编程技术相关的选修课可以选择。
这个项目申请难度也是比较高的，设置在 NYU 全美第一的 Applied Math 学院，每年的申请人数超过千人，也仅有数十人可以被录取。
除了硕士项目，NYU Data Science 的 Ph.D. 项目也是全美数一数二，竞争非常激烈，是美国少数最先开设的 Data Science 博士学位的顶尖项目之一，全球每年录取 10 人左右，和 NYU 著名的商学院、医学院、计算机系等有合作，跨学科研究突出。分页标题
05 宾夕法尼亚大学Data Science, MSE
宾大的 DS 项目一般学制在一年半到两年，核心课程也围绕在机器学习、大数据、统计学上，也有一些数据科学应用领域的实习课，可以把数据科学应用到生物医学、公共政策甚至文学、艺术等领域。
美国的大多学校的 DS 项目对 GPA 都有硬性要求，一般为 3.0，而 GPA 3.5 以上的同学竞争力会比较强。

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(图片来源：宾大官网）
虽然 BA 的项目接受 GMAT，但是大部分 DS 项目只接受 GRE。针对 GRE 分数，学校一般不做具体要求，但是根据往年的录取信息，大多数录取的学生的 GRE 都在 320 及以上，TOEFL/IELTS 一般标配为 100+/7+。
除了以上列举的这些项目，哈佛、康奈尔、南加大、华盛顿大学等等高校都开设了 DS 的课程。
虽然 STEM 项目令人神往，但 DS 不是美国高校的特长，英国也有很多 DS 专业可以选择，比如英国最令人有执念的 G5 基本都开设了数据科学相关专业。
06 牛津大学 MSc in social data science
牛津的这个项目主要是围绕“社会”这个主题进行数据科学层面的学习应用，是牛津互联网研究所（OII）与统计学、社会学、工程科学和其他部门合作开设，也会接触到开发数据分析工具。
这个项目的带领学生用数据来解释世界，毕业生们也有很多去到谷歌或脸书等大型互联网公司。
07 伦敦大学学院 UCL Data Science(with specialization in Computer Science)MSc
UCL 的 Data Science 有两个方向，分别是Computer Science 和 Statistics。项目学制 1 年，而在一年里需要完成 180 个学分，其中必修课 45 个学分，选修课 75 个学分，最后还有报告 60 个学分。
申请难度除上，除了建议有计算机科学，数学或相关背景，还有些先修课程要求，比如：
quantitative:mathematics, computer science, engineering, physics or statistics；
mathematical：algebra and calculus；
programming：R/MATLAB/python。

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(图片来源：UCL 官网）
08 英国帝国理工 IC MSc Statistics (Data Science)
IC 是个非常有理工范的高校，这个项目开设在数学系下，是统计专业的一个分支，课程上侧重一些统计的高阶技巧，当然也会有编程和大数据相关的内容，IC 的工科实力还是非常过硬的，不过要注意申请这个项目有可能被要求面试。

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(图片来源：IC 官网）
下面是一个可能关注度并不是很高的项目（因为不是英美的），不过开设的院校也是在工科或商科比较有名、教学水平比较高的学校：
【申请|这就是每年几万人申请的 Data Science】09 法国埃塞克 ESSEC Master in DataScience & Business Analytics
法国商科一直也是很能打的，法国排名第二的商学院，ESSEC 也开设了 DS×BA 的合作专业，学制 1 到 2 年，课程组合了数据科学、商业分析和数据战略三块内容，一半的学生是理工科背景，另一半则来自商科。这个项目还有着 QS 评为全球第三名和欧洲第一，毕业生也广受各行业头部企业的欢迎。

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(图片来源：ESSEC 官网）
03谁可以申请？谁适合申请？
虽说，只要肯用心，万事皆可成，但是每个专业都还是有更适合的人。
从前面的盘点应该可以看出，DS 这个专业有着比较明显的理工科倾向，从个人兴趣和背景角度上来讲，如果你是一上线性代数微积分就抓脑壳的人请慎重考虑，因为大部分 DS 项目需要申请者有相关数学或统计学背景，课程也围绕统计、计算机技术等工科色彩鲜明的课程。
虽然这个专业很热门，但如果不符合你的兴趣和未来的职业规划，不要强求（这点很重要）。

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(图源： O’REILLY 2017 Data Science Salary Survey）
所以整体上来说，DS 是一个有着比较浓烈工科特色的专业，适合理工科背景的同学来申请，如果你有编程基础或者来自量化背景比较强的商科专业（例如金工&金数），DS 的大门也会向你敞开。
当然有一些交叉学科项目，比如康奈尔大学的 M.S. trackin Biostatistics and Data Science 项目，一些生统背景的同学可以 get，或者乔治城大学的 Master of Science in Data Science for Public Policy，对非理工背景的朋友可能会比较友好（当然你可能需要一些数据处理的能力），想转专业申请的朋友可以了解一下。
总体上，英美有很多热门的 DS 项目，而香港法国新加坡的项目也有许多可取之处，也有一些多学科合作项目可以供没有太多理工背景的同学选择，而因为整个市场对数据分析人才的迫切需求，毕业生在就业时不仅很受欢迎，可选择的领域也会相对比较多。
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