数据科学(ds)是一门实践性非常强的学科，你可以理解为它的基础是统计学和计算机科学，在此基础之上是数据分析在各个领域的应用。由于数据科学具有很强的跨学科性质，因此数据科学项目是欢迎不同背景学生的，当然美国研究生DS专业也基本在1.5-2年内读完，下面就随详细来看看吧！

一、美国研究生DS专业读几年

参考美国研究生学制安排，DS专业学制时长均在2年内，常见1.5-2年，参考下面这几所高校：

1、斯坦福大学

计量和数学工程数据学硕士MS in Computational and Mathematical Engineering - DS Track

统计学方向数据科学硕士M.S. in Statistics: Data Science-读1.5年

2、哈佛大学

数据科学理学硕士MS in Data Science-读1.5-2年

3、宾夕法尼亚大学

数据科学硕士MSE in Data Science-读1.5年

4、耶鲁大学

统计与数据科学硕士MS in Statistics and Data Science-读1.5年

二、美国研究生DS专业学习内容

美国DS数据科学专业的课程体系通常围绕两个主要“支柱”来构建：

编程类课程：Python/R编程、SQL数据库、机器学习、深度学习、云计算、大数据处理(Hadoop/Spark)等;

数学类课程：包括线性代数、概率论与统计、优化方法、算法设计与分析、时间序列分析等。

以哈佛数据科学硕士(Harvard Master's in Data Science)举例，核心课程包括两节数据科学专业课程、一节机器学习课程、一节统计类课程以及一节计算机类课程：

DS/ML类课程的设置上有基础数据科学，进阶数据科学以及机器学习三节，这三节课程会作为该项目学生的核心课程;

统计课程的设置上可以在5节课中选择一节：统计推断、线性模型、广义线性模型、进阶统计推断、线性与广义线性模型;

计算机类课程则是4节课中选择一节：进阶数据科学实战课、计算科学数学模型、计算科学基础、统计学计算工具。

除了这三个主要方向的课程学习以及一些选修课外，学校还要求Thesis track的学生自己选择一个研究主题，完成毕业论文(Thesis and Independent Research)。

三、美国DS研究生申请建议

数据科学专业的申请人需要尽快确定自己的specific track or domain：找到一个具体的分支不但会帮助同学们在申请中确定一个有说服力的故事线，也会对大家未来进入就业市场找工作起到积极的作用

尽早规划自己的背景提升：数据科学专业在申请的过程中想要收获心仪的offer，除了保持优秀的GPA和写出与众不同的文书以外还有一个重要的因素——综合背景(包括科研/实习/竞赛等)，而综合背景并非一个暑假或是几个月就可以补充完整的，这就需要我们在大一或者大二就有意识地提升自己的背景

找到属于自己的“亮点” or "X-Factor"：精准地找到自己申请中的亮点或是与众不同的地方，并巧妙的结合在文书中能够帮助大家在如今“同质化”居多的申请人中脱颖而出

顶级DS项目竞争激烈，建议尽早准备，积累项目与实战经验。即使是CS或数学背景的申请者，也需证明在“数据理解+实际建模”上的能力。

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