美国TOP30大学的商业分析专业研究生计划让我们会联想到另外一个热门的应用方向——数据科学。它是一个交叉学科，涵盖了多个领域，今天我们就来聊聊美国TOP30大学的商业分析专业研究生计划。
美国TOP30数据学专业研究生计划设置
数据科学项目多数开设在统计系下，也有开设在计算机系下，或者统计系和工程学院联合授课。这个专业对于先修课要求比较高，一般需要有微积分、线性代数、编程类课程背景才能申请，所以要提前选修。
先来看看几个实力代表：
哈佛大学
Master of Science (MS) degree in DataScience
该项目在2018 Fall迎来第一届新生，由CS系和统计系合作开设，开设于John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS)下设的Institute forApplied Computational Science (IACS)。目标是培养利用数学建模、算法、系统创新与统计工具解决实际问题的研究生。
该项目的申请难度颇高，陆本基本上是清北背景，美本的亚裔学生基本都是GPA3.9+，学生背景非常多元，物理，金融，计算机等等都有。该项目可以在MIT选课。
而哈佛的健康数据科学(Master of Science in Health DataScience)在哈佛公共卫生学院。难度相较于IACS的数据科学低一些。
斯坦福大学
MS Statistics-Data Science
斯坦福这一计划在统计硕士之下属一方向。
申请人应具有较强的数学背景：线性代数、概统、随机过程、数值方法、编程（Python and CC++ programming languages, PL)。
据了解，斯坦福每年约有30名统计硕士录和15~18名数据科学录，报考之困难可想而知！
哥伦比亚大学
MS in Data Science
相比前面哈佛与斯坦福，哥大该项目也属于申请难度第一梯队，但相对友好。该项目由数据科学所（Data Science Institute）开设，研究生只招收MS学生。
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。
属于高排名里面，背景优秀的学生应该去冲刺的学校（GPA3.7+，GRE325+，托福100+/雅思7.0，不可使用GMAT代替GRE成绩。有不错的科研或者实习）。
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。
杜克大学
Master in Interdisciplinary DataScience
(MIDS)
MIDS项目的旨在培养解决多个领域数据问题的数据科学家。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。
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。
南加州大学
美国南加州大学设有两个与DS有关的专业——计算机系（数据科学）和运筹系（MS-Applied Data Sciens）。运筹系本课题对学生背景的要求将比较宽松，其难度也较CS系要小。
前30的项目里，大致分为3个梯队：
第一梯队：哈佛、耶鲁、斯坦福。
一般需要TOP30美本或国内顶尖985背景，GPA3.8+，托福110，GRE330+，并配合高端实习经历才有机会被录取。
第二梯队：哥大、芝大、杜克、布朗、卡梅、UCB。
美本或国内顶尖985背景，或中外合办的院校，最好是CS相关专业背景，标化稍低于第一梯队。
第三梯队：范德堡、莱斯、UCLA、塔夫茨、南加大、华大。
美本/985/211，双非一本也有机会， GPA3.6+，托福105+，GRR325+
根据近3年毕业生统计，本专业就业率高达历史最高水平，堪称供不应求，常用就业岗位有："数据分析师"、"数据工程师“，在美国，“数据分析师”发展速度位居第二。从科技行业、医疗乃至娱乐行业均存在巨大需求。
以上便是美国TOP30大学的商业分析专业研究生计划设置的所有内容，世界顶级管理咨询公司麦肯锡发布详细分析报告称，2025年前对大数据或数据工作者职位需求急剧增加，大数据科学家空缺140000-190000人。所以数据科学还是有很大的发展前景，有意向的同学可以多多关注呀。
