大数据专业学习涵盖数学、统计学、计算机科学基础，以及数据库系统、并行编程、非结构化数据分析等核心课程，同时掌握Java、Python等编程语言及Linux系统操作，学习数据采集、预处理、分析及Hadoop、Spark等大数据处理框架。下面老师给大家介绍一下美研留学大数据方向有哪些分支。

　一、数据科学(Data Science)

定义：

DS和Statistics,Professionalprogramming.advanced analytics,A和ML与特定主题专业知识相结合，获取隐藏在组织数据中的切实可行的洞察

研究内容：

数据科学基础理论:探索数据的科学或关于数据的科学

计算社会科学:主要涉及计算法学和商业智能，利用计算技术分析社会现象

嵌入式人工智能、智能物联网、无人驾驶这些方向关注人工智能技术在各个领域的应用

项目推荐+申请要求：

　哈佛大学

往年录取背景为海本/国内 985 背景的学生

建议：GPA:3.8+/4,

GRE:320+,

TOEFL:110+(海本waive)，

Research 3-4段

语言要求：托福100只是门槛，这些坑千万别踩!

2025年多所名校悄悄提分，警惕“隐形红线”!

宾夕法尼亚大学

托福105(口语≥26)雅思小分<7直接拒 教育学院博士额外要求GRE写作5.0!

耶鲁大学

接受TOEFL MyBest(拼分)，但口语<25进waitlist 心理学博士强制面试，口语卡死27分!

　哥伦比亚大学

雅思8.0可免面试(7.5需现场答辩) 新闻学院博士要求提交英文新闻报道作品集

杜克大学

　　托福家庭版110+才稳(官网写100，实际卷到飞起) 生物统计专业强制GRE Sub数学(95% percentile)

小技巧：语言成绩踩线过?赶紧抱紧教授套磁!强推信能救命

　二、数据分析(Data Analytics)

定义：数据分析是一个从数据中通过分析手段发现业务价值的过程。数据分析需要用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行汇总。

研究内容：

统计学:研究方向涵盖了参数估计,假设检验、回归分析、时间序列分析等，是数据分析的基础学科之一区

机器学习卷 :人工智能领域的重要分支，通过训练模型来处理和分析数据

数据挖掘 :致力于从大规模数据中发现未知模式、规律和知识，涉及分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等

　项目推荐：

卡耐基梅隆大学

该项目要求申请人有一定的量化背景，本科为CS/data/EE/ECE 等相关专业，有一定的数据分析能力

　三、运筹学(0perationResearch)

定义：运筹学是一门学科，旨在通过科学的方法解决由人、机器、材料、资金等构成的大型系统管理中所出现的复杂问题

研究内容：

组合优化与图论益:这是运筹学领域非常活跃的分支，与理论计算机科学、博弈论的交叉

网络科学与生物信息学:这是目前数学与复杂科学、生命科学交叉研究的热点

优化与决策:与理论计算机科学、云计算和云服务发展的交叉是最新的热点

项目推荐+申请要求：

麻省理工学院

往年录取背景为海本/国内清北背景的学生，

建议GPA:3.8-3.9+/4,

GRE:320+，

相关经历3-4段

　四、信息管理系统(ManagementinforationSystem)

定义：在组织内或跨组织间集成的信息系统，用于收集存储、处理 和传递管理所需的各类信息，并为管理层决策提供支持和辅助

研究内容：

电子商务与电子政务方向：主要培养掌握电子商务理论和技术、具有较强市场分析能力的高级专门人才

数据科学与大数据技术方向注重培养学生的数据分析和处理能力，旨在培养掌握大数据技术、数据挖掘I 和数据分析的高级专门人才术

　项目推荐+申请要求：

波士顿大学

建议 GPA:3.6+/4

GRE:320+

TOEFL105+

往年录取背景为国内 985/211 背景的学生

相关实习 3-4 段

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