宾夕法尼亚大学数据科学硕士项目（MSE in Data Science）设立于工程与应用科学学院（School of Engineering and Applied Science）的计算与信息科学系（CIS），是数据科学领域的“精英摇篮”。下面老师给大家详细介绍一下相关内容。

　一、项目基本情况

项目自2017年创立以来，以其严谨的课程体系、前沿的科研资源和卓越的就业成果，成为全球数据科学申请者的首选之一。

项目时长：1.5-2年(灵活入学，支持秋季/春季入学)。

项目规模：每届约70人(近年有扩招趋势，中国学生占比约40%-50%)。

核心目标：培养掌握机器学习、大数据分析和统计学等核心技能的数据科学精英，覆盖从编程基础到深度领域应用的完整知识体系。

二、课程体系介绍

项目课程体系严谨而灵活，分为基础课程、核心课程和选修课程三大模块，共10门课程(2+3+5)，允许学生根据职业规划自由组合选修方向。

特色亮点：

深度领域探索：学生需在选定领域(如生物医学、公共政策)完成预备课程，并参与论文或实践项目，将技术应用于实际问题。

跨学科资源：选修课覆盖沃顿商学院、生物医学信息学研究所等跨学科资源，拓展职业视野。

　三、项目申请难度

录取率：7%-9%(近年波动)，低于宾大整体硕士录取率(约30%)，竞争激烈。

申请人数：约1,500人/年，申请量远超招生规模，需突出差异化优势。

录取偏好：美本Top 50或国内985高校，GPA 3.8+/4.0，高标化(GRE 330+，托福105+)偏好量化背景强、实习经历丰富的申请者。

四、中国学生录取情况

占比：约40%-50%(每届约30-35人)。

典型背景：

学历：985/211高校或美本Top 50。

GPA：3.8+/4.0(清北复交背景占比高)。

标化：GRE 330+，托福110+。

经历：2-3段相关实习(如字节跳动、腾讯数据岗)、科研经历(如Kaggle竞赛、论文发表)。

总结：适合谁申请?

理想申请者：

量化背景强(数学/统计/计算机专业)，GPA 3.8+，标化高分。

目标进入顶尖科技公司或金融行业，从事数据科学、机器学习等高薪岗位。

具备跨学科兴趣(如生物医学、公共政策)，希望结合数据科学解决实际问题。

风险提示：

课程难度高，需投入大量时间学习与刷题找实习。

竞争激烈，需通过科研/实习经历突出差异化优势。

结论：宾大数据科学硕士是数据科学领域的“顶流项目”，适合追求高薪与职业多元化的顶尖申请者。若具备强量化背景与明确职业规划，该项目值得冲刺。

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